Quantification of receptor tyrosine kinase transactivation through direct dimerization and surface density measurements in single cells
Notice bibliographique
Résumé
Cell signaling involves dynamic changes in protein oligomerization leading to the formation of different signaling complexes and modulation of activity. Spatial intensity distribution analysis (SpIDA) is an image analysis method that can directly measure oligomerization and trafficking of endogenous proteins in single cells. Here, we show the use of SpIDA to quantify dimerization/activation and surface transport of receptor protein kinases--EGF receptor and TrkB--at early stages of their transactivation by several G protein-coupled receptors (GPCRs). Transactivation occurred on the same timescale and was directly limited by GPCR activation but independent of G-protein coupling types. Early receptor protein kinase transactivation and internalization were not interdependent for all receptor pairs tested, revealing heterogeneity between groups of GPCRs. SpIDA also detected transactivation of TrkB by dopamine receptors in intact neurons. By allowing for time and space resolved quantification of protein populations with heterogeneous oligomeric states, SpIDA provides a unique approach to undertake single cell multivariate quantification of signaling processes involving changes in protein interactions, trafficking, and activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».