Eukaryotic membrane tethers revisited using magnetic tweezers
Notice bibliographique
Résumé
Membrane nanotubes, under physiological conditions, typically form en masse. We employed magnetic tweezers (MTW) to extract tethers from human brain tumor cells and compared their biophysical properties with tethers extracted after disruption of the cytoskeleton and from a strongly differing cell type, Chinese hamster ovary cells. In this method, the constant force produced with the MTW is transduced to cells through super-paramagnetic beads attached to the cell membrane. Multiple sudden jumps in bead velocity were manifest in the recorded bead displacement-time profiles. These discrete events were interpreted as successive ruptures of individual tethers. Observation with scanning electron microscopy supported the simultaneous existence of multiple tethers. The physical characteristics, in particular, the number and viscoelastic properties of the extracted tethers were determined from the analytic fit to bead trajectories, provided by a standard model of viscoelasticity. Comparison of tethers formed with MTW and atomic force microscopy (AFM), a technique where the cantilever-force transducer is moved at constant velocity, revealed significant differences in the two methods of tether formation. Our findings imply that extreme care must be used to interpret the outcome of tether pulling experiments performed with single molecular techniques (MTW, AFM, optical tweezers, etc). First, the different methods may be testing distinct membrane structures with distinct properties. Second, as soon as a true cell membrane (as opposed to that of a vesicle) can attach to a substrate, upon pulling on it, multiple nonspecific membrane tethers may be generated. Therefore, under physiological conditions, distinguishing between tethers formed through specific and nonspecific interactions is highly nontrivial if at all possible.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».