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Enregistrement W2781528910 · doi:10.1042/bst20170102

Evolution of tools and methods for monitoring autophagic flux in mammalian cells

2018· review· en· W2781528910 sur OpenAlexafffund
Kevin Yang, Paalini Sathiyaseelan, Cally J. Ho, Sharon M. Gorski

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreSimon Fraser UniversityBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAutophagyFlux (metallurgy)Cell biologyComputational biologyBiologyChemistryComputer scienceBiological systemBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autophagy is an evolutionarily conserved lysosome-mediated degradation and recycling process, which functions in cellular homeostasis and stress adaptation. The process is highly dynamic and involves autophagosome synthesis, cargo recognition and transport, autophagosome-lysosome fusion, and cargo degradation. The multistep nature of autophagy makes it challenging to quantify, and it is important to consider not only the number of autophagosomes within a cell but also the autophagic degradative activity. The rate at which cargos are recognized, segregated, and degraded through the autophagy pathway is defined as autophagic flux. In practice, methods to measure autophagic flux typically evaluate the lysosome-mediated cargo degradation step by leveraging known autophagy markers such as MAP1LC3B (microtubule-associated proteins 1A/1B light chain 3 beta) or lysosome-dependent fluorescent agents. In this review, we summarize the tools and methods used in mammalian cultured cells pertaining to these two approaches, and highlight innovations that have led to their evolution in recent years. We also discuss the potential limitations of these approaches and recommend using a combination of strategies and multiple different autophagy markers to reliably evaluate autophagic flux in mammalian cells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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