Alpha-neurexins in health and disease
Notice bibliographique
Résumé
Alpha-neurexins (α-Nrxns) are synaptic adhesion molecules that play crucial roles in synapse organization, specificity, and function. This review provides a comprehensive overview of α-Nrxns, covering their gene organization, molecular architecture, and roles in both physiological and pathological contexts. We begin by detailing the unique structural properties of α-Nrxns, particularly their large extracellular regions and complex alternative splicing, which facilitate diverse trans-synaptic interactions. We then examine their critical roles in regulating presynaptic neurotransmitter release, postsynaptic receptor function, and overall synaptic organization. While deletion of α-Nrxns in mice results in only modest morphological brain abnormalities, it causes profound deficits in synaptic function, underscoring their role in fine-tuning neural circuit activity in a context-dependent manner. We also explore how specific α-Nrxn ligands such as neurexophilins or IgSF21 contribute to synaptic diversity. Furthermore, we discuss emerging evidence linking α-NRXNs to various neurodevelopmental and psychiatric disorders, including autism spectrum disorder, schizophrenia, and intellectual disability. These links are supported by both genetic association studies and behavioral analyses in α-Nrxn mutant mice, which exhibit phenotypes that partially mirror symptoms observed in human disorders. Finally, we highlight recent advances in human induced pluripotent stem cell (hiPSC)-derived neuronal models, which offer powerful platforms to investigate α-NRXN-associated disease mechanisms at the cellular level. These models enable the study of patient-specific neurobiological alterations and support the development of targeted therapeutic strategies. Collectively, this review emphasizes the pivotal role of α-Nrxns in maintaining synaptic integrity and demonstrates how their dysfunction contributes to a broad spectrum of brain disorders, providing valuable insights for future translational research.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».