Multiphoton ANS fluorescence microscopy as an in vivo sensor for protein misfolding stress
Notice bibliographique
Résumé
The inability of cells to maintain protein folding homeostasis is implicated in the development of neurodegenerative diseases, malignant transformation, and aging. We find that multiphoton fluorescence imaging of 1-anilinonaphthalene-8-sulfonate (ANS) can be used to assess cellular responses to protein misfolding stresses. ANS is relatively nontoxic and enters live cells and cells or tissues fixed in formalin. In an animal model of Alzheimer's disease, ANS fluorescence imaging of brain tissue sections reveals the binding of ANS to fibrillar deposits of amyloid peptide (Aβ) in amyloid plaques and in cerebrovascular amyloid. ANS imaging also highlights non-amyloid deposits of glial fibrillary acidic protein in brain tumors. Cultured cells under normal growth conditions possess a number of ANS-binding structures. High levels of ANS fluorescence are associated with the endoplasmic reticulum (ER), Golgi, and lysosomes-regions of protein folding and degradation. Nuclei are virtually devoid of ANS binding sites. Additional ANS binding is triggered by hyperthermia, thermal lesioning, proteasome inhibition, and induction of ER stress. We also use multiphoton imaging of ANS binding to follow the in vivo recovery of cells from protein-damaging insults over time. We find that ANS fluorescence tracks with the binding of the molecular chaperone Hsp70 in compartments where Hsp70 is present. ANS highlights the sensitivity of specific cellular targets, including the nucleus and particularly the nucleolus, to thermal stress and proteasome inhibition. Multiphoton imaging of ANS binding should be a useful probe for monitoring protein misfolding stress in 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».