Paxillin phosphorylation at Ser273 localizes a GIT1–PIX–PAK complex and regulates adhesion and protrusion dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Continuous adhesion formation and disassembly (adhesion turnover) in the protrusions of migrating cells is regulated by unclear mechanisms. We show that p21-activated kinase (PAK)-induced phosphorylation of serine 273 in paxillin is a critical regulator of this turnover. Paxillin-S273 phosphorylation dramatically increases migration, protrusion, and adhesion turnover by increasing paxillin-GIT1 binding and promoting the localization of a GIT1-PIX-PAK signaling module near the leading edge. Mutants that interfere with the formation of this ternary module abrogate the effects of paxillin-S273 phosphorylation. PAK-dependent paxillin-S273 phosphorylation functions in a positive-feedback loop, as active PAK, active Rac, and myosin II activity are all downstream effectors of this turnover pathway. Finally, our studies led us to identify in highly motile cells a class of small adhesions that reside near the leading edge, turnover in 20-30 s, and resemble those seen with paxillin-S273 phosphorylation. These adhesions appear to be regulated by the GIT1-PIX-PAK module near the leading edge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».