Surface SV2A-Syt1 nanoclusters act as a sequestration hub that limits dynamin-1 recruitment and targeting to recycling synaptic vesicles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Following exocytosis, the recapture of plasma membrane-stranded vesicular proteins into recycling synaptic vesicles (SVs) is essential for sustaining neurotransmission. Surface clustering of vesicular proteins has been postulated as a ‘pre-assembly’ mechanism for endocytosis – ensuring high-fidelity retrieval. Here, we used single-molecule imaging to examine the nanoclustering of synaptotagmin-1 (Syt1) and synaptic vesicle protein 2A (SV2A) in hippocampal neurons. Syt1 forms surface nanoclusters through interaction of its C2B domain with SV2A, that are sensitive to mutations in this domain (Syt1 K326A/K328A ) and knocking down SV2A. SV2A co-cluster with Syt1 and blocking SV2A’s cognate interaction with Syt1 (SV2A T84A ) also decreased SV2A clustering. Surprisingly, impairing SV2A-Syt1 nanoclustering enhanced plasma membrane recruitment of key endocytic protein dynamin-1, leading to accelerated Syt1 endocytosis, altered intracellular sorting and decreased trafficking of Syt1 to Rab5-positive endocytic compartments. SV2A-Syt1 surface nanoclusters therefore negatively regulate the rate of their own re-entry into recycling SVs by controlling the recruitment of the endocytic machinery.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».