Spatially Selective Dissection of Signal Transduction in Neurons Grown on Netrin-1 Printed Nanoarrays <i>via</i> Segmented Fluorescence Fluctuation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Axonal growth cones extend during neural development in response to precise distributions of extracellular cues. Deleted in colorectal cancer (DCC), a receptor for the chemotropic guidance cue netrin-1, directs F-actin reorganization, and is essential for mammalian neural development. To elucidate how the extracellular distribution of netrin-1 influences the distribution of DCC and F-actin within axonal growth cones, we patterned nanoarrays of substrate bound netrin-1 using lift-off nanocontact printing. The distribution of DCC and F-actin in embryonic rat cortical neuron growth cones was then imaged using total internal reflection fluorescence (TIRF) microscopy. Fluorescence fluctuation analysis via image cross-correlation spectroscopy (ICCS) was applied to extract the molecular density and aggregation state of DCC and F-actin, identifying the fraction of DCC and F-actin colocalizing with the patterned netrin-1 substrate. ICCS measurement of spatially segmented images based on the substrate nanodot patterns revealed distinct molecular distributions of F-actin and DCC in regions directly overlying the nanodots compared to over the reference surface surrounding the nanodots. Quantifiable variations between the populations of DCC and F-actin on and off the nanodots reveal specific responses to the printed protein substrate. We report that nanodots of substrate-bound netrin-1 locally recruit and aggregate DCC and direct F-actin organization. These effects were blocked by tetanus toxin, consistent with netrin-1 locally recruiting DCC to the plasma membrane via a VAMP2-dependent mechanism. Our findings demonstrate the utility of segmented ICCS image analysis, combined with precisely patterned immobilized ligands, to reveal local receptor distribution and signaling within specialized subcellular compartments.
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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 | 0,001 |
| 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 ».