Substrate-Bound Protein Gradients to Study Haptotaxis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cells navigate in response to inhomogeneous distributions of extracellular guidance cues. The cellular and molecular mechanisms underlying migration in response to gradients of chemical cues have been investigated for over a century. Following the introduction of micropipettes and more recently microfluidics for gradient generation, much attention and effort was devoted to study cellular chemotaxis, which is defined as guidance by gradients of chemical cues in solution. Haptotaxis, directional migration in response to gradients of substrate-bound cues, has received comparatively less attention; however, it is increasingly clear that in vivo many physiologically relevant guidance proteins - including many secreted cues - are bound to cellular surfaces or incorporated into extracellular matrix and likely function via a haptotactic mechanism. Here, we review the history of haptotaxis. We examine the importance of the reference surface, the surface in contact with the cell that is not covered by the cue, which forms a gradient opposing the gradient of the protein cue and must be considered in experimental designs and interpretation of results. We review and compare microfluidics, contact printing, light patterning, and 3D fabrication to pattern substrate-bound protein gradients in vitro. The range of methods to create substrate-bound gradients discussed herein makes possible systematic analyses of haptotactic mechanisms. Furthermore, understanding the fundamental mechanisms underlying cell motility will inform bioengineering approaches to program cell navigation and recover lost function.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle