Nanoscale Imaging of Epidermal Growth Factor Receptor Clustering
Notice bibliographique
Résumé
The development of some solid tumors is associated with overexpression of the epidermal growth factor receptor (EGFR) and often correlates with poor prognosis. Near field scanning optical microscopy, a technique with subdiffraction-limited optical resolution, was used to examine the influence of two inhibitors (the chimeric 225 antibody and tyrosine phosphorylation inhibitor AG1478) on the nanoscale clustering of EGFR in HeLa cells. The EGFR is organized in small clusters, average diameter of 150 nm, on the plasma membrane for both control and EGF-treated cells. The numbers of receptors in individual clusters vary from as few as one or two proteins to greater than 100. Both inhibitors yield an increased cluster density and an increase in the fraction of clusters with smaller diameters and fewer receptors. Exposure to AG1478 also decreases the fraction of EGFR that colocalizes with both rafts and caveolae. EGF stimulation results in a significant loss of the full-length EGFR from the plasma membrane with the concomitant appearance of low molecular mass proteolytic products. By contrast, AG1478 reduces the level of EGFR degradation. Changes in receptor clustering provide one mechanism for regulating EGFR signaling and are relevant to the design of strategies for therapeutic interventions based on modulating EGFR signaling.
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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 ».