Netrin-1 Attracts Axons through FAK-Dependent Mechanotransduction
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism by which extracellular cues influence intracellular biochemical cascades that guide axons is important, yet poorly understood. Because of the mechanical nature of axon extension, we explored whether the physical interactions of growth cones with their guidance cues might be involved. In the context of mouse spinal commissural neuron axon attraction to netrin-1, we found that mechanical attachment of netrin-1 to the substrate was required for axon outgrowth, growth cone expansion, axon attraction and phosphorylation of focal adhesion kinase (FAK) and Crk-associated substrate (CAS). Myosin II activity was necessary for traction forces >30 pN on netrin-1. Interestingly, while these myosin II-dependent forces on netrin-1 substrates or beads were needed to increase the kinase activity and phosphorylation of FAK, they were not necessary for netrin-1 to increase CAS phosphorylation. When FAK kinase activity was inhibited, the growth cone's ability to recruit additional adhesions and to generate forces >60 pN on netrin-1 was disrupted. Together, these findings demonstrate an important role for mechanotransduction during chemoattraction to netrin-1 and that mechanical activation of FAK reinforces interactions with netrin-1 allowing greater forces to be exerted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».