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Enregistrement W2945542963 · doi:10.1101/646216

Measuring mRNA translation in neuronal processes and somata by tRNA-FRET

2019· preprint· en· W2945542963 sur OpenAlexfundno aff
Bella Koltun, Sivan Ironi, Noga Gershoni‐Emek, Iliana Barrera, Mohammad Hleihil, Siddharth Nanguneri, Ranjan Sasmal, Sarit S. Agasti, Deepak Nair, Kobi Rosenblum

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus Universitair Medisch Centrum RotterdamTel Aviv UniversityAzrieli FoundationIsrael Science FoundationInternational Development Research CentreCanadian Institutes of Health ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésTranslation (biology)Messenger RNAProtein biosynthesisTransfer RNABiologyRibosomeCell biologyRNABiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In neurons, the specific spatial and temporal localization of protein synthesis is of great importance for function and survival. In this work, we visualized tRNA and protein synthesis events in fixed and live mouse primary cortical culture using fluorescently-labeled tRNAs. We were able to characterize the distribution and movement of tRNAs in different neuronal sub-compartments and to study their association with the ribosome. We found that tRNA motion in neural processes is lower than in somata and corresponds to patterns of slow transport mechanisms, and that larger tRNA puncta co-localize with translational machinery components and are likely the functional fraction. Furthermore, chemical induction of LTP in culture revealed GluR-dependent biphasic up-regulation of mRNA translation with a similar effect in dendrites and somata. Importantly, measurement of protein synthesis in neurons with high resolutions offers new insights into neuronal function in health and disease states.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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