Tuning the Size of Large Dense‐Core Vesicles and Quantal Neurotransmitter Release via Secretogranin II Liquid–Liquid Phase Separation
Source abstract
Abstract
Abstract Large dense‐core vesicles (LDCVs) are larger in volume than synaptic vesicles, and are filled with multiple neuropeptides, hormones, and neurotransmitters that participate in various physiological processes. However, little is known about the mechanism determining the size of LDCVs. Here, it is reported that secretogranin II (SgII), a vesicle matrix protein, contributes to LDCV size regulation through its liquid–liquid phase separation in neuroendocrine cells. First, SgII undergoes pH‐dependent polymerization and the polymerized SgII forms phase droplets with Ca2+ in vitro and in vivo. Further, the Ca2+‐induced SgII droplets recruit reconstituted bio‐lipids, mimicking the LDCVs biogenesis. In addition, SgII knockdown leads to significant decrease of the quantal neurotransmitter release by affecting LDCV size, which is differently rescued by SgII truncations with different degrees of phase separation. In conclusion, it is shown that SgII is a unique intravesicular matrix protein undergoing liquid–liquid phase separation, and present novel insights into how SgII determines LDCV size and the quantal neurotransmitter release.
Source: crossref · Quality: baseline
Research context
OpenAlex topics: Lipid Membrane Structure and Behavior · Cellular transport and secretion · RNA Research and Splicing
SciVX discovery tags are terminology-based. OpenAlex topics are source-provided classifications.
Affiliations
State Key Laboratory of Membrane Biology and Beijing Key Laboratory of Cardiometabolic Molecular Medicine Institute of Molecular Medicine College of Future Technology Peking‐Tsinghua Center for Life Sciences, and PKU‐IDG/McGovern Institute for Brain Research Peking University Beijing 100871 China
Funding
Peking University · National Natural Science Foundation of China · National Key Research and Development Program of China · National Postdoctoral Program for Innovative Talents · China Postdoctoral Science Foundation
References (98)
Show source-provided references
1. 10.1146/annurev.ph.52.030190.00320510.1146/annurev.ph.52.030190.003205 ↗
2. 10.1038/nrn337910.1038/nrn3379 ↗
3. 10.1016/j.neuron.2012.09.01410.1016/j.neuron.2012.09.014 ↗
4. 10.15252/embj.20189967210.15252/embj.201899672 ↗
5. 10.1038/nrn304410.1038/nrn3044 ↗
6. 10.1016/j.brainres.2009.08.07810.1016/j.brainres.2009.08.078 ↗
7. 10.1016/j.npep.2015.11.08810.1016/j.npep.2015.11.088 ↗
8. 10.1016/j.ceb.2010.05.00110.1016/j.ceb.2010.05.001 ↗
9. 10.1152/physrev.00039.200510.1152/physrev.00039.2005 ↗
10. 10.1038/356060a010.1038/356060a0 ↗
11. 10.1038/3908110.1038/39081 ↗
12. 10.1523/JNEUROSCI.5292-07.200810.1523/JNEUROSCI.5292-07.2008 ↗
13. 10.1016/0306-4522(80)90031-710.1016/0306-4522(80)90031-7 ↗
14. 10.1111/j.1460-9568.2008.06440.x10.1111/j.1460-9568.2008.06440.x ↗
15. 10.1152/physrev.00007.201210.1152/physrev.00007.2012 ↗
16. 10.1111/jnc.1360910.1111/jnc.13609 ↗
17. 10.1002/ar.2076310.1002/ar.20763 ↗
18. 10.1056/NEJMra02140510.1056/NEJMra021405 ↗
19. 10.1007/s00424-017-2027-610.1007/s00424-017-2027-6 ↗
20. 10.1385/EP:14:1:310.1385/EP:14:1:3 ↗
21. 10.1042/bj0970040C10.1042/bj0970040C ↗
22. 10.1016/S0021-9258(17)44421-810.1016/S0021-9258(17)44421-8 ↗
23. 10.1016/0303-7207(81)90058-710.1016/0303-7207(81)90058-7 ↗
24. 10.1096/fj.09-13245610.1096/fj.09-132456 ↗
25. 10.1016/S0021-9258(19)50695-010.1016/S0021-9258(19)50695-0 ↗
26. 10.1016/j.neuron.2019.01.03110.1016/j.neuron.2019.01.031 ↗
27. 10.1086/38139910.1086/381399 ↗
28. 10.1523/JNEUROSCI.2894-09.201010.1523/JNEUROSCI.2894-09.2010 ↗
29. 10.1016/0014-5793(88)80917-710.1016/0014-5793(88)80917-7 ↗
30. 10.1523/JNEUROSCI.1058-05.200510.1523/JNEUROSCI.1058-05.2005 ↗
31. 10.1172/JCI2435410.1172/JCI24354 ↗
32. 10.1210/me.2005-039810.1210/me.2005-0398 ↗
33. 10.1096/fj.11-18194110.1096/fj.11-181941 ↗
34. 10.1515/bmc-2013-002010.1515/bmc-2013-0020 ↗
35. 10.1007/s00441-015-2316-310.1007/s00441-015-2316-3 ↗
36. 10.1016/0309-1651(88)90141-510.1016/0309-1651(88)90141-5 ↗
37. 10.1021/bi701339m10.1021/bi701339m ↗
38. 10.1113/jphysiol.1954.sp00512910.1113/jphysiol.1954.sp005129 ↗
39. 10.1038/nrn219110.1038/nrn2191 ↗
40. 10.1016/S0006-3495(96)79718-710.1016/S0006-3495(96)79718-7 ↗
41. 10.1073/pnas.88.23.1075410.1073/pnas.88.23.10754 ↗
42. 10.1038/901210.1038/9012 ↗
43. 10.1038/nn142310.1038/nn1423 ↗
44. 10.1038/nn152910.1038/nn1529 ↗
45. 10.1523/JNEUROSCI.1255-18.201810.1523/JNEUROSCI.1255-18.2018 ↗
46. 10.1016/S0896-6273(01)00418-410.1016/S0896-6273(01)00418-4 ↗
47. 10.1016/j.cell.2018.02.06210.1016/j.cell.2018.02.062 ↗
48. 10.1021/acschemneuro.6b0035010.1021/acschemneuro.6b00350 ↗
49. 10.1523/JNEUROSCI.5132-13.201410.1523/JNEUROSCI.5132-13.2014 ↗
50. 10.1523/JNEUROSCI.23-21-07917.200310.1523/JNEUROSCI.23-21-07917.2003 ↗
51. 10.1038/nrm.2017.710.1038/nrm.2017.7 ↗
52. 10.1016/j.cell.2016.05.02610.1016/j.cell.2016.05.026 ↗
53. 10.1126/science.aaf438210.1126/science.aaf4382 ↗
54. 10.1038/nature1087910.1038/nature10879 ↗
55. 10.1016/j.tins.2019.08.00510.1016/j.tins.2019.08.005 ↗
56. 10.1126/science.aax955410.1126/science.aax9554 ↗
57. 10.1016/j.cell.2020.09.00210.1016/j.cell.2020.09.002 ↗
58. 10.1016/j.cell.2018.08.00610.1016/j.cell.2018.08.006 ↗
59. 10.1126/science.aat567110.1126/science.aat5671 ↗
60. 10.1016/j.cell.2018.10.04210.1016/j.cell.2018.10.042 ↗
61. 10.1016/j.cell.2016.07.00810.1016/j.cell.2016.07.008 ↗
62. 10.1038/s41594-021-00677-410.1038/s41594-021-00677-4 ↗
63. 10.1074/jbc.M31061320010.1074/jbc.M310613200 ↗
64. 10.1523/JNEUROSCI.5100-05.200610.1523/JNEUROSCI.5100-05.2006 ↗
65. 10.1113/jphysiol.2004.06441010.1113/jphysiol.2004.064410 ↗
66. 10.1016/j.neuron.2019.09.01510.1016/j.neuron.2019.09.015 ↗
67. 10.1091/mbc.e08-03-023510.1091/mbc.e08-03-0235 ↗
68. 10.1152/physiol.00043.200510.1152/physiol.00043.2005 ↗
69. 10.1016/0092-8674(90)90798-J10.1016/0092-8674(90)90798-J ↗
70. 10.1177/28.2.735421210.1177/28.2.7354212 ↗
71. 10.1126/science.aar395810.1126/science.aar3958 ↗
72. 10.1016/j.cell.2007.01.04410.1016/j.cell.2007.01.044 ↗
73. 10.1093/emboj/21.11.266410.1093/emboj/21.11.2664 ↗
74. Perdikari T. M. · bioRxiv · 2022
75. 10.1038/srep2040710.1038/srep20407 ↗
76. 10.3390/ijms22211168210.3390/ijms222111682 ↗
77. 10.1038/s41598-020-58795-w10.1038/s41598-020-58795-w ↗
78. 10.1210/me.2008-000610.1210/me.2008-0006 ↗
79. 10.1677/JOE-08-053110.1677/JOE-08-0531 ↗
80. 10.1016/j.tcb.2018.02.00410.1016/j.tcb.2018.02.004 ↗
81. 10.1038/nature0786010.1038/nature07860 ↗
82. 10.1074/jbc.M109.06419610.1074/jbc.M109.064196 ↗
83. 10.1007/s10974-019-09515-z10.1007/s10974-019-09515-z ↗
84. Agarwal A. · Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. · 2021 · 118 · 45
85. 10.1021/acs.jpclett.6b0086710.1021/acs.jpclett.6b00867 ↗
86. 10.2131/jts.45.27110.2131/jts.45.271 ↗
87. 10.1016/j.ygcen.2020.11358810.1016/j.ygcen.2020.113588 ↗
88. 10.1016/j.cell.2004.09.01110.1016/j.cell.2004.09.011 ↗
89. 10.1038/nature0525010.1038/nature05250 ↗
90. 10.1016/j.brainresrev.2004.06.00410.1016/j.brainresrev.2004.06.004 ↗
91. 10.1073/pnas.92.15.693810.1073/pnas.92.15.6938 ↗
92. Wang Y. · Sci. Signaling · 2017 · 10
93. 10.1016/j.pep.2008.08.00410.1016/j.pep.2008.08.004 ↗
94. 10.1038/s41467-017-02414-210.1038/s41467-017-02414-2 ↗
95. 10.1038/s41586-020-2862-z10.1038/s41586-020-2862-z ↗
96. 10.1038/nmeth.419310.1038/nmeth.4193 ↗
97. 10.1016/j.jsb.2015.11.00310.1016/j.jsb.2015.11.003 ↗
98. 10.1107/S205979831601927610.1107/S2059798316019276 ↗