Force nanoscopy of cell mechanics and cell adhesion
Notice bibliographique
Résumé
Cells are constantly exposed to mechanical stimuli in their environment and have several evolved mechanisms to sense and respond to these cues. It is becoming increasingly recognized that many cell types, from bacteria to mammalian cells, possess a diverse set of proteins to translate mechanical cues into biochemical signalling and to mediate cell surface interactions such as cell adhesion. Moreover, the mechanical properties of cells are involved in regulating cell function as well as serving as indicators of disease states. Importantly, the recent development of biophysical tools and nanoscale methods has facilitated a deeper understanding of the role that physical forces play in modulating cell mechanics and cell adhesion. Here, we discuss how atomic force microscopy (AFM) has recently been used to investigate cell mechanics and cell adhesion at the single-cell and single-molecule levels. This knowledge is critical to our understanding of the molecular mechanisms that govern mechanosensing, mechanotransduction, and mechanoresponse in living cells. While pushing living cells with the AFM tip provides a means to quantify their mechanical properties and examine their response to nanoscale forces, pulling single surface proteins with a functionalized tip allows one to understand their role in sensing and adhesion. The combination of these nanoscale techniques with modern molecular biology approaches, genetic engineering and optical microscopies provides a powerful platform for understanding the sophisticated functions of the cell surface machinery, and its role in the onset and progression of complex diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».