Eukaryotic membrane tethers revisited using magnetic tweezers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle