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Enregistrement W2918722435 · doi:10.1242/jcs.227165

Distinct functions of a cGMP-dependent protein kinase in nerve terminal growth and synaptic vesicle cycling

2019· article· en· W2918722435 sur OpenAlexafffund
Jeffrey S. Dason, Aaron M. Allen, Oscar Vasquez, Marla B. Sokolowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of WindsorUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBiologyExocytosisNeurotransmissionEndocytic cycleCell biologySynaptic vesicleEndocytosisSynaptic vesicle recyclingVesicleBiochemistryReceptorSecretion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Sustained neurotransmission requires the tight coupling of synaptic vesicle (SV) exocytosis and endocytosis. The mechanisms underlying this coupling are poorly understood. We tested the hypothesis that a cGMP-dependent protein kinase (PKG), encoded by the foraging (for) gene in Drosophila melanogaster, is critical for this process using a for null mutant, genomic rescues and tissue-specific rescues. We uncoupled the exocytic and endocytic functions of FOR in neurotransmission using a temperature-sensitive shibire mutant in conjunction with fluorescein-assisted light inactivation of FOR. We discovered a dual role for presynaptic FOR, in which FOR inhibits SV exocytosis during low-frequency stimulation by negatively regulating presynaptic Ca2+ levels and maintains neurotransmission during high-frequency stimulation by facilitating SV endocytosis. Additionally, glial FOR negatively regulated nerve terminal growth through TGF-β signalling, and this developmental effect was independent of the effects of FOR on neurotransmission. Overall, FOR plays a critical role in coupling SV exocytosis and endocytosis, thereby balancing these two components to maintain sustained neurotransmission.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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