Non-canonical interplay between glutamatergic NMDA and dopamine receptors shapes synaptogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Direct interactions between receptors at the neuronal surface have long been proposed to tune signaling cascades and neuronal communication in health and disease. Yet, the lack of direct investigation methods to measure, in live neurons, the interaction between different membrane receptors at the single molecule level has raised unanswered questions on the biophysical properties and biological roles of such receptor interactome. Using a multidimensional spectral single molecule-localization microscopy (MS-SMLM) approach, we monitored the interaction between two membrane receptors, i.e. glutamatergic NMDA (NMDAR) and G protein-coupled dopamine D1 (D1R) receptors. The transient interaction was randomly observed along the dendritic tree of hippocampal neurons. It was higher early in development, promoting the formation of NMDAR-D1R complexes in an mGluR5- and CK1-dependent manner, favoring NMDAR clusters and synaptogenesis in a dopamine receptor signaling-independent manner. Preventing the interaction in the neonate, and not adult, brain alters in vivo spontaneous neuronal network activity pattern in male mice. Thus, a weak and transient interaction between NMDAR and D1R plays a structural and functional role in the developing brain.
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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 ».