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Enregistrement W2059542108 · doi:10.1073/pnas.0804374105

Plasma membranes are poised for activation of raft phase coalescence at physiological temperature

2008· article· en· W2059542108 sur OpenAlexfundno aff
Daniel Lingwood, Jonas Ries, Petra Schwille, Kai Simons

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOulun YliopistoHospital for Sick ChildrenDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésRaftMembraneLipid raftCholera toxinBiophysicsChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell membranes are not randomly organized, but rather are populated by fluctuating nanoassemblies of increased translational order termed lipid rafts. This lateral heterogeneity can be biophysically extended because cooling formaldehyde-isolated plasma membrane preparations results in separation into phases similar to the liquid-ordered (Lo) and liquid-disordered (Ld) states seen in model membrane systems [Baumgart T, et al. (2007) Proc Natl Acad Sci USA 104:3165-3170]. In this work we demonstrate that raft clustering, i.e., amplifying underlying raft-based connectivity to a larger scale, makes an analogous capacity accessible at 37 degrees C. In plasma membranes at this temperature, cholera toxin-mediated cross-linking of the raft ganglioside GM1 induced the sterol-dependent emergence of a slower diffusing micrometer-scale phase that was enriched in cholesterol and selectively reorganized the lateral distribution of membrane proteins. Although parallels can be drawn, we argue that this raft coalescence in a complex biological matrix cannot be explained by only those interactions that define Lo formation in model membranes. Under this light, our induction of raft-phase separation suggests that plasma membrane composition is poised for selective and functional raft clustering at physiologically relevant temperature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations368
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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