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Enregistrement W2784417246 · doi:10.1111/tra.12549

A role for Mitochondrial Rho GTPase 1 (MIRO1) in motility and membrane dynamics of peroxisomes

2018· article· en· W2784417246 sur OpenAlexfundno aff
Inês Gomes Castro, David M. Richards, Jeremy Metz, Joseph L. Costello, Josiah B. Passmore, Tina A. Schrader, Ana Gouveia, Daniela Ribeiro, Michael Schrader

Notice bibliographique

RevueTraffic · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilFundação para a Ciência e a TecnologiaMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaWellcome Trust
Mots-clésBiologyCell biologyPeroxisomeMotilityGTPaseMitochondrionBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peroxisomes are dynamic organelles which fulfil essential roles in lipid and ROS metabolism. Peroxisome movement and positioning allows interaction with other organelles and is crucial for their cellular function. In mammalian cells, such movement is microtubule-dependent and mediated by kinesin and dynein motors. The mechanisms of motor recruitment to peroxisomes are largely unknown, as well as the role this plays in peroxisome membrane dynamics and proliferation. Here, using a combination of microscopy, live-cell imaging analysis and mathematical modelling, we identify a role for Mitochondrial Rho GTPase 1 (MIRO1) as an adaptor for microtubule-dependent peroxisome motility in mammalian cells. We show that MIRO1 is targeted to peroxisomes and alters their distribution and motility. Using a peroxisome-targeted MIRO1 fusion protein, we demonstrate that MIRO1-mediated pulling forces contribute to peroxisome membrane elongation and proliferation in cellular models of peroxisome disease. Our findings reveal a molecular mechanism for establishing peroxisome-motor protein associations in mammalian cells and provide new insights into peroxisome membrane dynamics in health and disease.

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 enseignants0,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations89
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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