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Enregistrement W2111152287 · doi:10.1091/mbc.e05-05-0450

Members of the NIMA-related Kinase Family Promote Disassembly of Cilia by Multiple Mechanisms

2006· article· en· W2111152287 sur OpenAlexfundno aff
Dorota Włoga, Amy Camba, Krzysztof Rogowski, Gerard Manning, Maria Jerka‐Dziadosz, Jacek Gaertig

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of RochesterKosciuszko FoundationSimon Fraser UniversityNational Science Foundation
Mots-clésCiliumBiologyTetrahymenaCell biologyBasal bodyMicrotubuleAxonemeCentrosomeMotile ciliumCiliopathiesFlagellumGeneticsIntraflagellar transportCiliogenesisCellGenePhenotypeCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genome of Tetrahymena thermophila contains 39 loci encoding NIMA-related kinases (NRKs), an extraordinarily large number for a unicellular organism. Evolutionary analyses grouped these sequences into several subfamilies, some of which have orthologues in animals, whereas others are protist specific. When overproduced, NRKs of three subfamilies caused rapid shortening of cilia. Ultrastructural studies revealed that each NRK triggered ciliary resorption by a distinct mechanism that involved preferential depolymerization of a subset of axonemal microtubules, at either the distal or proximal end. Overexpression of a kinase-inactive variant caused lengthening of cilia, indicating that constitutive NRK-mediated resorption regulates the length of cilia. Each NRK preferentially resorbed a distinct subset of cilia, depending on the location along the anteroposterior axis. We also show that normal Tetrahymena cells maintain unequal length cilia. We propose that ciliates used a large number of NRK paralogues to differentially regulate the length of specific subsets of cilia in the same cell.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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