Loss of Synapse Repressor MDGA1 Enhances Perisomatic Inhibition, Confers Resistance to Network Excitation, and Impairs Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
Synaptopathies contributing to neurodevelopmental disorders are linked to mutations in synaptic organizing molecules, including postsynaptic neuroligins, presynaptic neurexins, and MDGAs, which regulate their interaction. The role of MDGA1 in suppressing inhibitory versus excitatory synapses is controversial based on in vitro studies. We show that genetic deletion of MDGA1 in vivo elevates hippocampal CA1 inhibitory, but not excitatory, synapse density and transmission. Furthermore, MDGA1 is selectively expressed by pyramidal neurons and regulates perisomatic, but not distal dendritic, inhibitory synapses. Mdga1 −/− hippocampal networks demonstrate muted responses to neural excitation, and Mdga1 −/− mice are resistant to induced seizures. Mdga1 −/− mice further demonstrate compromised hippocampal long-term potentiation, consistent with observed deficits in spatial and context-dependent learning and memory. These results suggest that mutations in MDGA1 may contribute to cognitive deficits through altered synaptic transmission and plasticity by loss of suppression of inhibitory synapse development in a subcellular domain- and cell-type-selective manner.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».