ESCRT disruption provides evidence against trans-synaptic signaling via extracellular vesicles
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are released by many cell types, including neurons, carrying cargoes involved in signaling and disease. It is unclear whether EVs promote intercellular signaling or serve primarily to dispose of unwanted materials. We show that loss of multivesicular endosome-generating endosomal sorting complex required for transport (ESCRT) machinery disrupts release of EV cargoes from Drosophila motor neurons. Surprisingly, ESCRT depletion does not affect the signaling activities of the EV cargo Synaptotagmin-4 (Syt4) and disrupts only some signaling activities of the EV cargo evenness interrupted (Evi). Thus, these cargoes may not require intercellular transfer via EVs, and instead may be conventionally secreted or function cell-autonomously in the neuron. We find that EVs are phagocytosed by glia and muscles, and that ESCRT disruption causes compensatory autophagy in presynaptic neurons, suggesting that EVs are one of several redundant mechanisms to remove cargoes from synapses. Our results suggest that synaptic EV release serves primarily as a proteostatic mechanism for certain cargoes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».