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Enregistrement W3166499510 · doi:10.1101/2021.06.17.448756

Presynaptic Mitochondrial Volume and Density Scale with Presynaptic Power Demand

2021· preprint· en· W3166499510 sur OpenAlexaff
Karlis A. Justs, Zhongmin Lu, Amit K. Chouhan, J Borycz, Zhiyuan Lu, Ian A. Meinertzhagen, Gregory T. Macleod

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésOxidative phosphorylationBioenergeticsMitochondrionGlycolysisBiophysicsPower densityCell biologyBiochemistryBiologyChemistryPower (physics)MetabolismPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract S table neural function requires an energy supply that can meet the intense episodic power demands of neuronal activity. The bioenergetic machinery of glycolysis and oxidative phosphorylation is highly responsive to such demands, but it must occupy a minimum volume if it is to accommodate these demands. We examined the trade-off between presynaptic power demands and the volume available to the bioenergetic machinery. We quantified the energy demands of six Drosophila motor nerve terminals through direct measurements of neurotransmitter release and Ca 2+ entry, and via theoretical estimates of Na + entry and power demands at rest. Electron microscopy revealed that terminals with the highest power demands contained the greatest volume of mitochondria, indicating that mitochondria are allocated according to presynaptic power demands. In addition, terminals with the greatest power demand-to-volume ratio (∼66 nmol·min -1 ·μL -1 ) harbor the largest mitochondria packed at the greatest density. If we assume sequential and complete oxidation of glucose by glycolysis and oxidative phosphorylation, then these mitochondria are required to produce ATP at a rate of 52 nmol·min -1 ·μL -1 at rest, rising to 963 during activity. Glycolysis would contribute ATP at 0.24 nmol·min -1 ·μL -1 of cytosol at rest, rising to 4.36. These data provide a quantitative framework for presynaptic bioenergetics in situ , and reveal that, beyond an immediate capacity to accelerate ATP output from glycolysis and oxidative phosphorylation, over longer time periods presynaptic terminals optimize mitochondrial volume and density to meet power demand. Significance Statement The remarkable energy demands of the brain are supported by the complete oxidation of its fuel but debate continues regarding a division of labor between glycolysis and oxidative phosphorylation across different cell types. Here we leverage the neuromuscular synapse, a model for studying neurophysiology, to elucidate fundamental aspects of neuronal energy metabolism that ultimately constrain rates of neural processing. We quantified energy production rates required to sustain activity at individual nerve terminals and compared these data with the volume capable of oxidative phosphorylation (mitochondria) and glycolysis (cytosol). We find strong support for oxidative phosphorylation playing a primary role in presynaptic terminals and provide the first in vivo estimates of energy production rates per unit volume of presynaptic mitochondria and cytosol.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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