Neuronal Menin Overexpression Rescues Learning and Memory Phenotype in CA1-Specific α7 nAChRs KD Mice
Notice bibliographique
Résumé
The perturbation of nicotinic cholinergic receptors is thought to underlie many neurodegenerative and neuropsychiatric disorders, such as Alzheimer’s and schizophrenia. We previously identified that the tumor suppressor gene, MEN1, regulates both the expression and synaptic targeting of α7 nAChRs in the mouse hippocampal neurons in vitro. Here we sought to determine whether the α7 nAChRs gene expression reciprocally regulates the expression of menin, the protein encoded by the MEN1 gene, and if this interplay impacts learning and memory. We demonstrate here that α7 nAChRs knockdown (KD) both in in vitro and in vivo, initially upregulated and then subsequently downregulated menin expression. Exogenous expression of menin using an AAV transduction approach rescued α7 nAChRs KD mediated functional and behavioral deficits specifically in hippocampal (CA1) neurons. These effects involved the modulation of the α7 nAChR subunit expression and functional clustering at the synaptic sites. Our data thus demonstrates a novel and important interplay between the MEN1 gene and the α7 nAChRs in regulating hippocampal-dependent learning and memory.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».