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Enregistrement W2134306956 · doi:10.1387/ijdb.052040gb

Do lamellipodia have the mechanical capacity to drive convergent extension?

2006· article· en· W2134306956 sur OpenAlexafffund
G. Wayne Brodland

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Developmental Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLamellipodiumBiologyConvergent extensionCell biologyElongationCellBiological systemComputational biologyCytoskeletonGeneticsGastrulationMaterials scienceEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Convergent extension (CE), a kinematic motif associated with several important morphogenetic movements in embryos, entails narrowing of a tissue in one in-plane direction and elongation in the other. Although the cell elongation and intercalation which accompany this process have been investigated and relevant genes and biochemical pathways have been studied in multiple organisms, a fundamental question that has not yet been answered is "Do the lamellipodia thought to drive these motions actually have the mechanical capacity to do so?" Here, we address this and a number of related issues using a state-of-the-art computational model which can replicate cell motions, changes in cell shape and tissue deformations. The model is based on the cell-level finite element approach of Chen and Brodland, but has additional features which allow it to model lamellipodium formation and contraction. In studying CE, computational models provide an important complement to molecular approaches because they reveal the "mechanical pathways" through which gene products must ultimately act in order to produce physical movements. The model shows that lamellipodia can drive CE, that they do so through cell intercalations and that the elongated cells characteristic of CE arise only when adjacent tissues resist convergence, a result which we confirm experimentally.

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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,245

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations45
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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