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Enregistrement W3207078712 · doi:10.1038/s41467-021-26365-x

Neuronal ribosomes exhibit dynamic and context-dependent exchange of ribosomal proteins

2021· article· en· W3207078712 sur OpenAlexaff
Claudia M. Fusco, Kristina Desch, Aline Ricarda Dörrbaum, Mantian Wang, Anja Staab, Ivy Chi Wai Chan, Eleanor Vail, Veronica Villeri, Julian D. Langer, Erin M. Schuman

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésRibosomeRibosome biogenesisCell biologyBiologyNeuropilCytoplasmTranslation (biology)ProteomeRibosomal proteinProtein biosynthesisRibosomal RNARibosome profilingRNAMessenger RNABiochemistryNeuroscienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Owing to their morphological complexity and dense network connections, neurons modify their proteomes locally, using mRNAs and ribosomes present in the neuropil (tissue enriched for dendrites and axons). Although ribosome biogenesis largely takes place in the nucleus and perinuclear region, neuronal ribosomal protein (RP) mRNAs have been frequently detected remotely, in dendrites and axons. Here, using imaging and ribosome profiling, we directly detected the RP mRNAs and their translation in the neuropil. Combining brief metabolic labeling with mass spectrometry, we found that a group of RPs rapidly associated with translating ribosomes in the cytoplasm and that this incorporation was independent of canonical ribosome biogenesis. Moreover, the incorporation probability of some RPs was regulated by location (neurites vs. cell bodies) and changes in the cellular environment (following oxidative stress). Our results suggest new mechanisms for the local activation, repair and/or specialization of the translational machinery within neuronal processes, potentially allowing neuronal synapses a rapid means to regulate local protein synthesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations160
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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