Synthetic spatially graded Rac activation drives cell polarization and movement
Notice bibliographique
Résumé
Migrating cells possess intracellular gradients of active Rho GTPases, which serve as central hubs in transducing signals from extracellular receptors to cytoskeletal and adhesive machinery. However, it is unknown whether shallow exogenously induced intracellular gradients of Rho GTPases are sufficient to drive cell polarity and motility. Here, we use microfluidic control to generate gradients of a small molecule and thereby directly induce linear gradients of active, endogenous Rac without activation of chemotactic receptors. Gradients as low as 15% were sufficient not only to trigger cell migration up the chemical gradient but to induce both cell polarization and repolarization. Cellular response times were inversely proportional to the steepness of Rac inducer gradient in agreement with a mathematical model, suggesting a function for chemoattractant gradient amplification upstream of Rac. Increases in activated Rac levels beyond a well-defined threshold augmented polarization and decreased sensitivity to the imposed gradient. The threshold was governed by initial cell polarity and PI3K activity, supporting a role for both in defining responsiveness to Rac activation. Our results reveal that Rac can serve as a starting point in defining cell polarity. Furthermore, our methodology may serve as a template to investigate processes regulated by intracellular signaling gradients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».