MEK/mTOR-dependent D1 dopamine receptor activation induces local protein synthesis via eEF2 dephosphorylation in neurons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neuromodulators in general, and dopamine in particular, define brain and neuronal states in different ways including regulation of global and local mRNA translation. Yet, the signaling pathways underlying the effects of dopamine on mRNA translation are not clear. Here, using genetic, pharmacologic, biochemical, and imaging methods, we tested the hypothesis that dopamine regulates phosphorylation of the eukaryotic elongation factor 2 (eEF2). We found that activation of dopamine receptor D1 but not D2 leads to rapid dephosphorylation of eEF2 at Thr 56 in cortical primary neuronal culture and in vivo in a time-dependent manner. Additionally, NMDA receptor, mTOR, and ERK pathways are upstream to the D1 receptor-dependent eEF2 dephosphorylation and essential for it. Furthermore, D1 receptor activation resulted in a major reduction in dendritic eEF2 phosphorylation levels together with a correlative increase in local mRNA translation. These results reveal the role of eEF2 in dopamine regulation of local mRNA translation in neurons. One-sentence summary D1 receptor activation increases protein synthesis in dendrites by inactivating eEF2K in an ERK2/mTOR-dependent 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».