Fluxes of Water through Aquaporin 9 Weaken Membrane-Cytoskeleton Anchorage and Promote Formation of Membrane Protrusions
Notice bibliographique
Résumé
All modes of cell migration require rapid rearrangements of cell shape, allowing the cell to navigate within narrow spaces in an extracellular matrix. Thus, a highly flexible membrane and a dynamic cytoskeleton are crucial for rapid cell migration. Cytoskeleton dynamics and tension also play instrumental roles in the formation of different specialized cell membrane protrusions, viz. lamellipodia, filopodia, and membrane blebs. The flux of water through membrane-anchored water channels, known as aquaporins (AQPs) has recently been implicated in the regulation of cell motility, and here we provide novel evidence for the role of AQP9 in the development of various forms of membrane protrusion. Using multiple imaging techniques and cellular models we show that: (i) AQP9 induced and accumulated in filopodia, (ii) AQP9-associated filopodial extensions preceded actin polymerization, which was in turn crucial for their stability and dynamics, and (iii) minute, local reductions in osmolarity immediately initiated small dynamic bleb-like protrusions, the size of which correlated with the reduction in osmotic pressure. Based on this, we present a model for AQP9-induced membrane protrusion, where the interplay of water fluxes through AQP9 and actin dynamics regulate the cellular protrusive and motile activity of cells.
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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 | 0,001 |
| 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 ».