Membrane transporters as mediators of synaptic dopamine dynamics: implications for disease
Notice bibliographique
Résumé
Dopamine was first identified as a neurotransmitter localized to the midbrain over 50 years ago. The dopamine transporter (DAT; SLC6A3) and the vesicular monoamine transporter 2 (VMAT2; SLC18A2) are regulators of dopamine homeostasis in the presynaptic neuron. DAT transports dopamine from the extracellular space into the cytosol of the presynaptic terminal. VMAT2 then packages this cytosolic dopamine into vesicular compartments for subsequent release upon neurotransmission. Thus, DAT and VMAT2 act in concert to move the transmitter efficiently throughout the neuron. Accumulation of dopamine in the neuronal cytosol can trigger oxidative stress and neurotoxicity, suggesting that the proper compartmentalization of dopamine is critical for neuron function and risk of disease. For decades, studies have examined the effects of reduced transporter function in mice (e.g. DAT-KO, VMAT2-KO, VMAT2-deficient). However, we have only recently been able to assess the effects of elevated transporter expression using BAC transgenic methods (DAT-tg, VMAT2-HI mice). Complemented with in vitro work and neurochemical techniques to assess dopamine compartmentalization, a new focus on the importance of transporter proteins as both models of human disease and potential drug targets has emerged. Here, we review the importance of DAT and VMAT2 function in the delicate balance of neuronal dopamine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».