EVA-1 Functions as an UNC-40 Co-receptor to Enhance Attraction to the MADD-4 Guidance Cue in Caenorhabditis elegans
Notice bibliographique
Résumé
We recently discovered a secreted and diffusible midline cue called MADD-4 (an ADAMTSL) that guides migrations along the dorsoventral axis of the nematode Caenorhabditis elegans. We showed that the transmembrane receptor, UNC-40 (DCC), whose canonical ligand is the UNC-6 (netrin) guidance cue, is required for extension towards MADD-4. Here, we demonstrate that MADD-4 interacts with an EVA-1/UNC-40 co-receptor complex to attract cell extensions. EVA-1 is a conserved transmembrane protein with predicted galactose-binding lectin domains. EVA-1 functions in the same pathway as MADD-4, physically interacts with both MADD-4 and UNC-40, and enhances UNC-40's sensitivity to the MADD-4 cue. This enhancement is especially important in the presence of UNC-6. In EVA-1's absence, UNC-6 interferes with UNC-40's responsiveness to MADD-4; in UNC-6's absence, UNC-40's responsiveness to MADD-4 is less dependent on EVA-1. By enabling UNC-40 to respond to MADD-4 in the presence of UNC-6, EVA-1 may increase the precision by which UNC-40-directed processes can reach their MADD-4-expressing targets within a field of the UNC-6 guidance cue.
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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 ».