The big and intricate dreams of little organelles: Embracing complexity in the study of membrane traffic
Notice bibliographique
Résumé
Compartmentalization of eukaryotic cells into dynamic organelles that exchange material through regulated membrane traffic governs virtually every aspect of cellular physiology including signal transduction, metabolism and transcription. Much has been revealed about the molecular mechanisms that control organelle dynamics and membrane traffic and how these processes are regulated by metabolic, physical and chemical cues. From this emerges the understanding of the integration of specific organellar phenomena within complex, multiscale and nonlinear regulatory networks. In this review, we discuss systematic approaches that revealed remarkable insight into the complexity of these phenomena, including the use of proximity-based proteomics, high-throughput imaging, transcriptomics and computational modeling. We discuss how these methods offer insights to further understand molecular versatility and organelle heterogeneity, phenomena that allow a single organelle population to serve a range of physiological functions. We also detail on how transcriptional circuits drive organelle adaptation, such that organelles may shift their function to better serve distinct differentiation and stress conditions. Thus, organelle dynamics and membrane traffic are functionally heterogeneous and adaptable processes that coordinate with higher-order system behavior to optimize cell function under a range of contexts. Obtaining a comprehensive understanding of organellar phenomena will increasingly require combined use of reductionist and system-based approaches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».