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Enregistrement W2606376354 · doi:10.1038/ncomms15063

Local inhibition of microtubule dynamics by dynein is required for neuronal cargo distribution

2017· article· en· W2606376354 sur OpenAlexaff
Shaul Yogev, Céline I. Maeder, Roshni C Cooper, Mark Horowitz, Adam G. Hendricks, Kang Shen

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésDyneinMicrotubuleAxoplasmic transportCell biologyBiologyDynactin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abnormal axonal transport is associated with neuronal disease. We identified a role for DHC-1, the C. elegans dynein heavy chain, in maintaining neuronal cargo distribution. Surprisingly, this does not involve dynein's role as a retrograde motor in cargo transport, hinging instead on its ability to inhibit microtubule (MT) dynamics. Neuronal MTs are highly static, yet the mechanisms and functional significance of this property are not well understood. In disease-mimicking dhc-1 alleles, excessive MT growth and collapse occur at the dendrite tip, resulting in the formation of aberrant MT loops. These unstable MTs act as cargo traps, leading to ectopic accumulations of cargo and reduced availability of cargo at normal locations. Our data suggest that an anchored dynein pool interacts with plus-end-out MTs to stabilize MTs and allow efficient retrograde transport. These results identify functional significance for neuronal MT stability and suggest a mechanism for cellular dysfunction in dynein-linked disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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