Mechanotransduction from the ECM to the genome: Are the pieces now in place?
Notice bibliographique
Résumé
A multitude of biochemical signaling processes have been characterized that affect gene expression and cellular activity. However, living cells often need to integrate biochemical signals with mechanical information from their microenvironment as they respond. In fact, the signals received by shape alone can dictate cell fate. This mechanotrasduction of information is powerful, eliciting proliferation, differentiation, or apoptosis in a manner dependent upon the extent of physical deformation. The cells internal "prestressed" structure and its "hardwired" interaction with the extra-cellular matrix (ECM) appear to confer this ability to filter biochemical signals and decide between divergent cell functions influenced by the nature of signals from the mechanical environment. In some instances mechanical signaling through the tissue microenvironment has been shown to be dominant over genomic defects, imparting a normal phenotype on cells that otherwise have transforming genetic lesions. This mechanical control of phenotype is postulated to have a central role in embryogenesis, tissue physiology as well as the pathology of a wide variety of diseases, including cancer. We will briefly review studies showing physical continuity between the external cellular microenvironment and the interior of the cell nucleus. Newly characterized structures, termed nuclear envelope lamina spanning complexes (NELSC), and their interactions will be described as part of a model for mechanical transduction of extracellular cues from the ECM to the genome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».