Competitive modulation of K <sub>V</sub> 1.2 gating by LMAN2 and Slc7a5
Notice bibliographique
Résumé
Abstract K V 1.2 is a prominent ion channel in the CNS, where it regulates neuronal excitability. K V 1.2 structure and function are well understood, but there is less consensus on mechanisms of regulation of K V 1.2 and other potassium channels by auxiliary proteins. We previously identified novel regulators of K V 1.2 by a mass spectrometry approach. The neutral amino acid transporter Slc7a5 causes a dramatic hyperpolarizing shift of channel activation. In contrast, the transmembrane lectin LMAN2 is a recently identified candidate regulator that has the opposite effect on gating: large depolarizing voltages are required to activate K V 1.2 channels co‐expressed with LMAN2. In this study, we characterized the functional interaction between LMAN2 and Slc7a5 on K V 1.2 gating properties and identified key structural elements that underlie sensitivity to each regulator. When LMAN2 and Slc7a5 are expressed together, K V 1.2 activation exhibits a bi‐modal voltage‐dependence, suggesting two distinct populations of channels regulated either by LMAN2 or Slc7a5, but not both. Using a K V 1.2:1.5 chimeric approach, we identified specific regions between the S1 to S3 segments of the voltage sensing domain (VSD) that are distinct for either Slc7a5 or LMAN2 sensitivity. By replacing either segment with sequence from K V 1.5, modulation by the corresponding regulator was selectively abolished. These results suggest that Slc7a5 and LMAN2 compete for interaction with the K V 1.2 voltage sensor, leading to complex voltage‐dependence of channel activity when both regulators are present in the cell.
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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 ».