Two Distinct Actin Networks Mediate Traction Oscillations to Confer Focal Adhesion Mechanosensing
Notice bibliographique
Résumé
Focal adhesions (FAs) are integrin-based transmembrane assemblies that connect a cell to its extracellular matrix (ECM). They are mechanosensors through which cells exert actin cytoskeleton-mediated traction forces to sense the ECM stiffness. Interestingly, FAs themselves are dynamic structures that adapt their growth in response to mechanical force. It is unclear how the cell manages the plasticity of the FA structure and the associated traction force to accurately sense ECM stiffness. Strikingly, FA traction forces oscillate in time and space, and govern the cell mechanosensing of ECM stiffness. However, precisely how and why the FA traction oscillates is unknown. We developed a model of FA growth that integrates the contributions of the branched actin network and stress fibers (SFs). Using the model in combination with experimental tests, we show that the retrograde flux of the branched actin network promotes the proximal growth of the FA and contributes to a traction peak near the FA's distal tip. The resulting traction gradient within the growing FA favors SF formation near the FA's proximal end. The SF-mediated actomyosin contractility further stabilizes the FA and generates a second traction peak near the center of the FA. Formin-mediated SF elongation negatively feeds back with actomyosin contractility, resulting in central traction peak oscillation. This underpins the observed FA traction oscillation and, importantly, broadens the ECM stiffness range over which FAs can accurately adapt to traction force generation. Actin cytoskeleton-mediated FA growth and maturation thus culminate with FA traction oscillation to drive efficient FA mechanosensing.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».