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Enregistrement W2774677287 · doi:10.1038/s41598-017-16540-w

Dynamic regulation of TREK1 gating by Polycystin 2 via a Filamin A-mediated cytoskeletal Mechanism

2017· article· en· W2774677287 sur OpenAlexafffund
Steven Li Fraine, Amanda Patel, Fabrice Duprat, Reza Sharif‐Naeini

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCytoskeletonMechanosensitive channelsCell biologyFilaminGatingIon channelPotassium channelChemistryBiologyBiophysicsBiochemistryCellReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanosensing is essential for several physiological functions including touch and pain sensations, osmoregulation, and controlling the myogenic tone of resistance arteries. Understanding how mechanosensitive ion channels (MSCs) are gated can provide important information regarding these processes. We have previously demonstrated that during pathological conditions such as polycystic kidney disease, polycystin 2 (TRPP2) inhibits the activity of potassium-selective MSCs through a filamin A-mediated cytoskeletal effect, and renders tubular epithelial cells susceptible to apoptosis. However, the nature of this cytoskeletal inhibition remains poorly understood. In this study we use a combination of electrophysiology, structured illumination microscopy, and fluorescence recovery after photobleaching (FRAP) to examine the dynamic nature of the TRPP2-mediated cytoskeletal inhibition of the potassium-selective MSC TREK1. Our data indicate that this inhibition of MSC activity occurs through an accelerated cytoskeletal inhibition, and ultimately decreases the open probability of the TREK1 channel. These results shed light on a novel mode of regulation of MSCs gating, which may be at play in several physiological functions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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