Seeing is believing! Imaging Ca<sup>2+</sup>‐signalling events in living cells
Notice bibliographique
Résumé
Ever since it was shown that maintenance of muscle contraction required the presence of extracellular Ca(2+), evidence has accumulated that Ca(2+) plays a crucial role in excitation-contraction coupling. This culminated in the use of the photoprotein aequorin to demonstrate that [Ca(2+)](i) increased after depolarization but before contraction in barnacle muscle. Green fluorescent protein was extracted from the same jellyfish as aequorin, so this work also has important historical links to the use of fluorescent proteins as markers in living cells. The subsequent development of cell-permeant Ca(2+) indicators resulted in a dramatic increase in related research, revealing Ca(2+) to be a ubiquitous cell signal. High-speed, confocal Ca(2+) imaging has now revealed subcellular detail not previously apparent, with the identification of Ca(2+) sparks. These act as building blocks for larger transients during excitation-contraction coupling in cardiac muscle, but their function in smooth muscle appears more diverse, with evidence suggesting both 'excitatory' and 'inhibitory' roles. Sparks can activate Ca(2+)-sensitive Cl() and K(+) currents, which exert positive and negative feedback, respectively, on global Ca(2+) signalling, through changes in membrane potential and activation of voltage-operated Ca(2+) channels. Calcium imaging has also demonstrated that agonists that appear to evoke relatively tonic increases in average [Ca(2+)](i) at the whole tissue level often stimulate much higher frequency phasic Ca(2+) oscillations at the cellular level. These findings may require re-evaluation of some of our models of Ca(2+) signalling to account for newly revealed cellular and subcellular detail. Future research in the field is likely to make increasing use of genetically coded Ca(2+) indicators expressed in an organelle- or tissue-specific manner.
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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 | 0,000 | 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 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 ».