La régulation transcriptionnelle de Neuroligine-1 par les facteurs de transcription de l’horloge
Bibliographic record
Abstract
La molécule d’adhésion post-synaptique Neuroligine-1 (NLGN1) joue un rôle important dans la transmission glutamatergique et la plasticité synaptique. Localisée aux synapses excitatrices, elle régule le nombre de récepteurs glutamatergiques N-méthyl-D-aspartate (NMDA) fonctionnels, en plus d’avoir une implication dans la synaptogenèse et dans les processus d’éveil et de sommeil. Il a été montré que les facteurs de transcription CLOCK et BMAL1 se lient au promoteur du gène Nlgn1 dans le cortex cérébral chez la souris, ce qui suggère une possible régulation transcriptionnelle de leur part. Pour mon projet de maîtrise, nos objectifs consistent à vérifier si les protéines de l’horloge CLOCK et BMAL1, ainsi que leurs homologues NPAS2 et BMAL2, régulent la transcription de Nlgn1 via des essais luciférase in vitro; et à vérifier in vivo l’expression d’ARN messager et de protéine NLGN1 chez des souris Clock mutantes. Nos résultats in vitro révèlent une activation transcriptionnelle de Nlgn1 par l’hétérodimère CLOCK/BMAL1, ainsi que par des combinaisons avec leurs homologues NPAS2 et BMAL2. Cette activation observée est cependant réprimée lors de l’ajout de la kinase GSK3β. In vivo, les niveaux d’ARN messager des variants transcriptionnels de Nlgn1 avec ou sans insert A sont significativement diminués chez les souris Clock mutantes, alors que pour les variants avec ou sans insert B, le rythme d’expression d’ARN est inversé. Aucun changement des niveaux de protéine NLGN1 n’a été observé. Ces résultats nous permettent d’approfondir notre compréhension de la régulation de NLGN1 in vitro et au niveau de l’organisme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".