Local regulation of extracellular vesicle traffic by the synaptic endocytic machinery
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal extracellular vesicles (EVs) are locally released from presynaptic terminals, carrying cargoes critical for intercellular signaling and disease. EVs are derived from endosomes, but it is unknown how these cargoes are directed to the EV pathway rather than for conventional endolysosomal degradation. Here, we find that endocytic machinery plays an unexpected role in maintaining a release-competent pool of EV cargoes at synapses. Endocytic mutants, including nervous wreck (nwk), shibire/dynamin, and AP-2, unexpectedly exhibit local presynaptic depletion specifically of EV cargoes. Accordingly, nwk mutants phenocopy synaptic plasticity defects associated with loss of the EV cargo synaptotagmin-4 (Syt4) and suppress lethality upon overexpression of the EV cargo amyloid precursor protein (APP). These EV defects are genetically separable from canonical endocytic functions in synaptic vesicle recycling and synaptic growth. Endocytic machinery opposes the endosomal retromer complex to regulate EV cargo levels and acts upstream of synaptic cargo removal by retrograde axonal transport. Our data suggest a novel molecular mechanism that locally promotes cargo loading into synaptic EVs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».