A molecular mechanism for high salt taste in <i>Drosophila</i>
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Dietary salt detection and consumption are crucial to maintaining fluid and ionic homeostasis. To optimize salt intake, animals employ salt-dependent activation of multiple taste pathways. Generally, sodium activates attractive taste cells, but attraction is overridden at high salt concentrations by cation non-selective activation of aversive taste cells. In flies, high salt avoidance is driven by both ‘bitter’ taste neurons and a class of glutamatergic ‘high salt’ neurons expressing pickpocket23 (ppk23). Although the cellular basis of salt taste has been described, many of the molecular mechanisms remain elusive. Here, we show that ionotropic receptor 7c (IR7c) is expressed in glutamatergic high salt neurons, where it functions with co-receptors IR76b and IR25a to detect high salt. Misexpression of IR7c in sweet neurons, which endogenously express IR76b and IR25a, confers responsiveness to non-sodium salts, indicating that IR7c is sufficient to convert a sodium-selective receptor to a cation non-selective receptor. Furthermore, the resultant transformation of taste neuron tuning switches potassium chloride from an aversive to an attractive tastant. This research provides insight into the molecular basis of monovalent and divalent salt taste coding and the full repertoire of IRs needed to form a functional salt receptor.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».