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Enregistrement W2120233956 · doi:10.1242/jcs.150524

Molecular probes to visualize the location, organization and dynamics of lipids

2014· article· en· W2120233956 sur OpenAlexafffund
Masashi Maekawa, Gregory D. Fairn

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyFluorescence recovery after photobleachingCell biologyComputational biologyMembrane lipidsFluorescence correlation spectroscopyLive cell imagingCellBiophysicsBiochemistryFluorescenceMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular lipids play crucial roles in the cell, including in energy storage, the formation of cellular membranes, and in signaling and vesicular trafficking. To understand the functions and characteristics of lipids within cells, various methods to image lipids have been established. In this Commentary, we discuss the four main types of molecular probes that have significantly contributed to our understanding of the cell biology of lipids. In particular, genetically encoded biosensors and antibodies will be discussed, and how they have been used extensively with traditional light and electron microscopy to determine the subcellular localization of lipids and their spatial and temporal regulation. We highlight some of the recent studies that have investigated the distribution of lipids and their ability to cluster using super-resolution and electron microscopy. We also examine methods for analyzing the movement and dynamics of lipids, including single-particle tracking (SPT), fluorescence recovery after photobleaching (FRAP) and fluorescence correlation spectroscopy (FCS). Although the combination of these lipid probes and the various microscopic techniques is very powerful, we also point out several potential caveats and limitations. Finally, we discuss the need for new probes for a variety of phospholipids and cholesterol.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations114
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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