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Enregistrement W2029167074 · doi:10.1083/jcb.201211147

The dynamics of engineered resident proteins in the mammalian Golgi complex relies on cisternal maturation

2013· article· en· W2029167074 sur OpenAlexfundno aff
Riccardo Rizzo, Seetharaman Parashuraman, Peppino Mirabelli, Claudia Puri, John M. Lucocq, Alberto Luini

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cell Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroInstitute of GeneticsAriad Pharmaceuticals
Mots-clésCisternaGolgi apparatusBiologyEndoplasmic reticulumCell biologySecretory pathwayCompartment (ship)Transport proteinSecretory proteinAxoplasmic transportSecretionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After leaving the endoplasmic reticulum, secretory proteins traverse several membranous transport compartments before reaching their destinations. How they move through the Golgi complex, a major secretory station composed of stacks of membranous cisternae, is a central yet unsettled issue in membrane biology. Two classes of mechanisms have been proposed. One is based on cargo-laden carriers hopping across stable cisternae and the other on "maturing" cisternae that carry cargo forward while progressing through the stack. A key difference between the two concerns the behavior of Golgi-resident proteins. Under stable cisternae models, Golgi residents remain in the same cisterna, whereas, according to cisternal maturation, Golgi residents recycle from distal to proximal cisternae via retrograde carriers in synchrony with cisternal progression. Here, we have engineered Golgi-resident constructs that can be polymerized at will to prevent their recycling via Golgi carriers. Maturation models predict the progress of such polymerized residents through the stack along with cargo, but stable cisternae models do not. The results support the cisternal maturation mechanism.

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)0,001
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations71
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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