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Enregistrement W1991541438 · doi:10.1074/jbc.m109.069948

G Protein βγ Subunits Regulate Cell Adhesion through Rap1a and Its Effector Radil

2010· article· en· W1991541438 sur OpenAlexafffund
Syed Mukhtar Ahmed, Avais M. Daulat, Alexandre Meunier, Stéphane Angers

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHeterotrimeric G proteinCell biologyIntegrinRap1EffectorCell adhesionChemistryG proteinReceptorSignal transductionBiologyCellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The activation of several G protein-coupled receptors is known to regulate the adhesive properties of cells in different contexts. Here, we reveal that Gbetagamma subunits of heterotrimeric G proteins regulate cell-matrix adhesiveness by activating Rap1a-dependent inside-out signals and integrin activation. We show that Gbetagamma subunits enter in a protein complex with activated Rap1a and its effector Radil and establish that this complex is required downstream of receptor stimulation for the activation of integrins and the positive modulation of cell-matrix adhesiveness. Moreover, we demonstrate that Gbetagamma and activated Rap1a promote the translocation of Radil to the plasma membrane at sites of cell-matrix contacts. These results add to the molecular understanding of how G protein-coupled receptors impinge on cell adhesion and suggest that the Gbetagamma x Rap1 x Radil complex plays important roles in this process.

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)0,001
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 seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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