Axon-specific mRNA translation shapes dopaminergic circuit development
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The precise organization of midbrain dopaminergic (mDA) projections is essential for motor and cognitive functions, and their disruption contributes to multiple brain disorders. Yet the molecular mechanism guiding the development of these projections remains poorly defined. Here, we used ribosome tagging (RiboTag) and specific mouse crossing strategies (DATIRES-Cre mice) to isolate ribosome-bound mRNAs specifically from mDA axons and to analyze their axonal translatomes across developmental stages. We found that early-stage axons are enriched in transcripts involved in axon guidance and growth, while mature axons predominantly translate mRNAs related to synaptic function. Among key candidates, we identified PlxnA4, which is locally translated into mDA axons and modulates arborization in response to Sema3a. Functional assays in vitro and in vivo revealed that Plxna4-mediated signaling regulates topographical axon targeting and innervation, particularly in the nigrostriatal pathway. Our results uncover a dynamic and compartment-specific regulation of mRNA translation in developing mDA neurons, offering mechanistic insight into circuit formation and providing new molecular targets to improve integration of grafted neurons in regenerative therapies for Parkinson’s disease.
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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 ».