MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2134217257 · doi:10.1074/jbc.m406880200

Conversion of Mechanical Force into Biochemical Signaling

2004· article· en· W2134217257 sur OpenAlexafffund
Bing Han, Monika Lodyga, Jing Xu, Burton B. Yang, Shaf Keshavjee, Martin Post, Mingyao Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSunnybrook Health Science CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCell biologyProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcCytoskeletonSignal transductionActin cytoskeletonIntegrinActinBiologyIntracellularChemistryReceptorCellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical forces play important roles in regulating cell proliferation, differentiation, and death by activating intracellular signal transduction pathways. How cells sense mechanical stimulation, however, is largely unknown. Most studies focus on cellular membrane proteins such as ion channels, integrins, and receptors for growth factors as mechanosensory units. Here we show that mechanical stretch-induced c-Src protein tyrosine kinase activation is mediated through the actin filament-associated protein (AFAP). Distributed along the actin filaments, AFAP can directly active c-Src through binding to its Src homology 3 and/or 2 domains. Mutations at these specific binding sites on AFAP blocked mechanical stretch-induced c-Src activation. Therefore, mechanical force can be transmitted along the cytoskeleton, and interaction between cytoskeletal associated proteins and enzymes related to signal transduction may convert physical forces into biochemical reactions. Cytoskeleton deformation-induced protein-protein interaction via specific binding sites may represent a novel intracellular mechanism for cells to sense mechanical stimulation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations154
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biological ChemistryMême sujetCellular Mechanics and InteractionsTravaux en français237 207