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Enregistrement W4405106170 · doi:10.7554/elife.103757

A toolbox for ablating excitatory and inhibitory synapses

2024· article· en· W4405106170 sur OpenAlexaff
Aida Bareghamyan, Changfeng Deng, Sarah Daoudi, Xiaocen Lu, Wei Zhang, Robert E. Campbell, Richard Krämer, David M. Chenoweth, Don B. Arnold

Notice bibliographique

RevueeLife · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Eye Institute
Mots-clésExcitatory postsynaptic potentialInhibitory postsynaptic potentialToolboxNeurosciencePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recombinant optogenetic and chemogenetic proteins are potent tools for manipulating neuronal activity and controlling neural circuit function. However, there are few analogous tools for manipulating the structure of neural circuits. Here, we introduce three rationally designed genetically encoded tools that use E3 ligase-dependent mechanisms to trigger the degradation of synaptic scaffolding proteins, leading to functional ablation of synapses. First, we developed a constitutive excitatory synapse ablator, PFE3, analogous to the inhibitory synapse ablator GFE3. PFE3 targets the RING domain of the E3 ligase Mdm2 and the proteasome-interacting region of Protocadherin 10 to the scaffolding protein PSD-95, leading to efficient ablation of excitatory synapses. In addition, we developed a light-inducible version of GFE3, paGFE3, using a novel photoactivatable complex based on the photocleavable protein PhoCl2c. paGFE3 degrades Gephyrin and ablates inhibitory synapses in response to 400 nm light. Finally, we developed a chemically inducible version of GFE3, chGFE3, which degrades inhibitory synapses when combined with the bio-orthogonal dimerizer HaloTag ligand-trimethoprim. Each tool is specific, reversible, and capable of breaking neural circuits at precise locations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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