Mechanisms of Self-Organization of Cortical Microtubules in Plants Revealed by Computational Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Microtubules confined to the two-dimensional cortex of elongating plant cells must form a parallel yet dispersed array transverse to the elongation axis for proper cell wall expansion. Some of these microtubules exhibit free minus-ends, leading to migration at the cortex by hybrid treadmilling. Collisions between microtubules can result in plus-end entrainment ("zippering") or rapid depolymerization. Here, we present a computational model of cortical microtubule organization. We find that plus-end entrainment leads to self-organization of microtubules into parallel arrays, whereas catastrophe-inducing collisions do not. Catastrophe-inducing boundaries (e.g., upper and lower cross-walls) can tune the orientation of an ordered array to a direction transverse to elongation. We also find that changes in dynamic instability parameters, such as in mor1-1 mutants, can impede self-organization, in agreement with experimental data. Increased entrainment, as seen in clasp-1 mutants, conserves self-organization, but delays its onset and fails to demonstrate increased ordering. We find that branched nucleation at acute angles off existing microtubules results in distinctive sparse arrays and infer either that microtubule-independent or coparallel nucleation must dominate. Our simulations lead to several testable predictions, including the effects of reduced microtubule severing in katanin mutants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».