Approaches to imaging unfolded secretory protein stress in living cells
Notice bibliographique
Résumé
The endoplasmic reticulum (ER) is the point of entry of proteins into the secretory pathway. Nascent peptides interact with the ER quality control machinery that ensures correct folding of the nascent proteins. Failure to properly fold proteins can lead to loss of protein function and cytotoxic aggregation of misfolded proteins that can lead to cell death. To cope with increases in the ER unfolded secretory protein burden, cells have evolved the Unfolded Protein Response (UPR). The UPR is the primary signaling pathway that monitors the state of the ER folding environment. When the unfolded protein burden overwhelms the capacity of the ER quality control machinery, a state termed ER stress, sensor proteins detect accumulation of misfolded peptides and trigger the UPR transcriptional response. The UPR, which is conserved from yeast to mammals, consists of an ensemble of complex signaling pathways that aims at adapting the ER to the new misfolded protein load. To determine how different factors impact the ER folding environment, various tools and assays have been developed. In this review, we discuss recent advances in live cell imaging reporters and model systems that enable researchers to monitor changes in the unfolded secretory protein burden and activation of the UPR and its associated signaling pathways.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».