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Enregistrement W1761796447 · doi:10.1080/19336918.2015.1061865

The cell ratchet: Interplay between efficient protrusions and adhesion determines cell motion

2015· article· en· W1761796447 sur OpenAlexaff
David Caballero, Raphaël Voituriez, Daniel Riveline

Notice bibliographique

RevueCell Adhesion & Migration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphogenesisMotilityDynamics (music)Cell migrationCellCell adhesionAdhesionRatchetFocal adhesionBiologyCell biologyChemistryPhysicsWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many physiological and pathological processes involve directed cell motion. In general, migrating cells are represented with a polarized morphology with extending and retracting protrusions at the leading edge. However, cell motion is a more complex phenomenon. Cells show heterogeneous morphologies and high protrusive dynamics is not always related to cell shape. This prevents the quantitative prediction of cell motion and the identification of cellular mechanisms setting directionality. Here we discuss the importance of protrusion fluctuations in directed cell motion. We show how their spatiotemporal distribution and dynamics determine the fluctuations and directions of cell motion for NIH3T3 fibroblasts plated on micro-patterned adhesive ratchets. (1) We introduce efficient protrusions and direction index which capture short-term cell motility over hours: these new read-outs allow the prediction of parameters characteristic for the long-term motion of cells over days. The results may have important implications for the study of biological phenomena where directed cell migration is involved, in morphogenesis and in cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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