Modeling the roles of protein kinase Cβ and η in single-cell wound repair
Notice bibliographique
Résumé
Wounded cells such as Xenopus oocytes respond to damage by assembly and closure of an array of actin filaments and myosin-2 controlled by Rho GTPases, including Rho and Cdc42. Rho and Cdc42 are patterned around wounds in a characteristic manner, with active Rho concentrating in a ring-like zone inside a larger, ring-like zone of active Cdc42. How this patterning is achieved is unknown, but Rho and Cdc42 at wounds are subject to regulation by other proteins, including the protein kinases C. Specifically, Cdc42 and Rho activity are enhanced by PKCβ and inhibited by PKCη. We adapt a mathematical model of Simon and coworkers to probe the possible roles of these kinases. We show that PKCβ likely affects the magnitude of positive Rho-Abr feedback, whereas PKCη acts on Cdc42 inactivation. The model explains both qualitative and some overall quantitative features of PKC-Rho GTPase regulation. It also accounts for the previous, peculiar observation that ∼ 20% of cells overexpressing PKCη display zone inversions--that is, displacement of active Rho to the outside of the active Cdc42.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».