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Enregistrement W2117554463 · doi:10.1002/cm.20294

CaMK‐II promotes focal adhesion turnover and cell motility by inducing tyrosine dephosphorylation of FAK and paxillin

2008· article· en· W2117554463 sur OpenAlexaff
Charles A. Easley, Claire M. Brown, Alan F. Horwitz, Robert M. Tombes

Notice bibliographique

RevueCell Motility and the Cytoskeleton · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésFocal adhesionPaxillinPTK2Cell biologyBiologyMotilityPopulationTyrosineCell adhesionTyrosine phosphorylationPhosphorylationCellBiochemistryProtein kinase A

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transient elevations in Ca2+ have previously been shown to promote focal adhesion disassembly and cell motility through an unknown mechanism. In this study, evidence is provided to show that CaMK-II, a Ca2+/calmodulin dependent protein kinase, influences fibroblast adhesion and motility. TIRF microscopy reveals a dynamic population of CaMK-II at the cell surface in migrating cells. Inhibition of CaMK-II with two mechanistically distinct, membrane permeant inhibitors (KN-93 and myr-AIP) freezes lamellipodial dynamics, accelerates spreading on fibronectin, enlarges paxillin-containing focal adhesions and blocks cell motility. In contrast, constitutively active CaMK-II is not found at the cell surface, reduces cell attachment, eliminates paxillin from focal adhesions and decreases the phospho-tyrosine levels of both FAK and paxillin; all of these events can be reversed with myr-AIP. Thus, both CaMK-II inhibition and constitutive activation block cell motility through over-stabilization or destabilization of focal adhesions, respectively. Coupled with the existence of transient Ca2+ elevations and a dynamic CaMK-II population, these findings provide the first direct evidence that CaMK-II enables cell motility by transiently and locally stimulating tyrosine dephosphorylation of focal adhesion proteins to promote focal adhesion turnover.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations61
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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