Multiparametric Analysis of Cell Shape Demonstrates that β-PIX Directly Couples YAP Activation to Extracellular Matrix Adhesion
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical signals from the extracellular matrix (ECM) and cellular geometry regulate the nuclear translocation of transcriptional regulators such as Yes-associated protein (YAP). Elucidating how physical signals control the activity of mechanosensitive proteins poses a technical challenge, because perturbations that affect cell shape may also affect protein localization indirectly. Here, we present an approach that mitigates confounding effects of cell-shape changes, allowing us to identify direct regulators of YAP localization. This method uses single-cell image analysis and statistical models that exploit the naturally occurring heterogeneity of cellular populations. Through systematic depletion of all human kinases, Rho family GTPases, GEFs, and GTPase activating proteins (GAPs), together with targeted chemical perturbations, we found that β-PIX, a Rac1/Ccd42 GEF, and PAK2, a Rac1/Cdc42 effector, drive both YAP activation and cell-ECM adhesion turnover during cell spreading. Our observations suggest that coupling YAP to adhesion dynamics acts as a mechano-timer, allowing cells to rapidly tune gene expression in response to physical signals.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».