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Enregistrement W1987939090 · doi:10.1091/mbc.e12-12-0901

Measurements of forces produced by the mitotic spindle using optical tweezers

2013· article· en· W1987939090 sur OpenAlexafffund
Jessica Ferraro‐Gideon, Rozhan Sheykhani, Qingyuan Zhu, Michelle L. Duquette, Michael W. Berns, Arthur Forer

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchYork UniversityUniversity of California, San DiegoHarvard University
Mots-clésBiologyOptical tweezersMitosisCell biologySpindle apparatusBiophysicsCell divisionGeneticsOpticsCellPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used a trapping laser to stop chromosome movements in Mesostoma and crane-fly spermatocytes and inward movements of spindle poles after laser cuts across Potorous tridactylus (rat kangaroo) kidney (PtK2) cell half-spindles. Mesostoma spermatocyte kinetochores execute oscillatory movements to and away from the spindle pole for 1-2 h, so we could trap kinetochores multiple times in the same spermatocyte. The trap was focused to a single point using a 63× oil immersion objective. Trap powers of 15-23 mW caused kinetochore oscillations to stop or decrease. Kinetochore oscillations resumed when the trap was released. In crane-fly spermatocytes trap powers of 56-85 mW stopped or slowed poleward chromosome movement. In PtK2 cells 8-mW trap power stopped the spindle pole from moving toward the equator. Forces in the traps were calculated using the equation F = Q'P/c, where P is the laser power and c is the speed of light. Use of appropriate Q' coefficients gave the forces for stopping pole movements as 0.3-2.3 pN and for stopping chromosome movements in Mesostoma spermatocytes and crane-fly spermatocytes as 2-3 and 6-10 pN, respectively. These forces are close to theoretical calculations of forces causing chromosome movements but 100 times lower than the 700 pN measured previously in grasshopper spermatocytes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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