Mapping proteomic composition of excitatory postsynaptic sites in the cerebellar cortex
Notice bibliographique
Résumé
Functions of the cerebellar cortex, from motor learning to emotion and cognition, depend on the appropriate molecular composition at diverse synapse types. Glutamate receptor distributions have been partially mapped using immunogold electron microscopy. However, information is lacking on the distribution of many other components, such as Shank2, a postsynaptic scaffolding protein whose cerebellar dysfunction is associated with autism spectrum disorders. Here, we used an adapted Magnified Analysis of the Proteome, an expansion microscopy approach, to map multiple glutamate receptors, scaffolding and signaling proteins at single synapse resolution in the cerebellar cortex. Multiple distinct synapse-selective distribution patterns were observed. For example, AMPA receptors were most concentrated at synapses on molecular layer interneurons and at climbing fiber synapses, Shank1 was most concentrated at parallel fiber synapses on Purkinje cells, and Shank2 at both climbing fiber and parallel fiber synapses on Purkinje cells but little on molecular layer interneurons. Our results are consistent with gene expression data but also reveal input-selective targeting within Purkinje cells. In specialized glomerular structures of the granule cell layer, AMPA receptors as well as most other synaptic components preferentially targeted to synapses. However, NMDA receptors and the synaptic GTPase activating protein SynGAP preferentially targeted to extrasynaptic sites. Thus, glomeruli may be considered integrative signaling units through which mossy fibers differentially activate synaptic AMPA and extrasynaptic NMDA receptor complexes. Furthermore, we observed NMDA receptors and SynGAP at adherens junctions, suggesting a role in structural plasticity of glomeruli. Altogether, these data contribute to mapping the cerebellar 'synaptome'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».