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Enregistrement W2124432401 · doi:10.1371/journal.pone.0007189

Cross-Talk between Signaling Pathways Can Generate Robust Oscillations in Calcium and cAMP

2009· article· en· W2124432401 sur OpenAlexafffund
Fernando Siso-Nadal, Jeffrey J. Fox, Stéphane A. Laporte, Terence E. Hébert, Peter S. Swain

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Kinase Regulation and GTPase Signaling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésSecond messenger systemCalcium signalingExtracellularSignal transductionBiologyCell signalingCalciumNeuroscienceStimulus (psychology)Cell biologyChemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To control and manipulate cellular signaling, we need to understand cellular strategies for information transfer, integration, and decision-making. A key feature of signal transduction is the generation of only a few intracellular messengers by many extracellular stimuli. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Here we model molecular cross-talk between two classic second messengers, cyclic AMP (cAMP) and calcium, and show that the dynamical complexity of the response of both messengers increases substantially through their interaction. In our model of a non-excitable cell, both cAMP and calcium concentrations can oscillate. If mutually inhibitory, cross-talk between the two second messengers can increase the range of agonist concentrations for which oscillations occur. If mutually activating, cross-talk decreases the oscillation range, but can generate 'bursting' oscillations of calcium and may enable better filtering of noise. CONCLUSION: We postulate that this increased dynamical complexity allows the cell to encode more information, particularly if both second messengers encode signals. In their native environments, it is unlikely that cells are exposed to one stimulus at a time, and cross-talk may help generate sufficiently complex responses to allow the cell to discriminate between different combinations and concentrations of extracellular agonists.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,519

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations39
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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