Optogenetic reconstitution reveals that Dynein-Dynactin-NuMA clusters generate cortical spindle-pulling forces as a multi-arm ensemble
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To position the mitotic spindle within the cell, dynamic plus ends of astral microtubules are pulled by membrane-associated cortical force-generating machinery. However, in contrast to the chromosome-bound kinetochore structure, how the diffusion-prone cortical machinery is organized to generate large spindle-pulling forces remains poorly understood. Here, we develop a light-induced reconstitution system in human cells. We find that induced cortical targeting of NuMA, but not dynein, is sufficient for spindle pulling. This spindle-pulling activity requires dynein-dynactin recruitment/activation by NuMA’s N-terminal long arm, and NuMA’s direct microtubule-binding activities to achieve a multiplicity of microtubule interactions. Importantly, we demonstrate that cortical NuMA assembles specialized focal structures that cluster multiple force-generating modules to generate cooperative spindle-pulling forces. This clustering activity of NuMA is required for spindle positioning, but not for spindle-pole focusing. We propose that cortical D ynein- D ynactin- N uMA (DDN) clusters act as the core force-generating machinery that organizes a multi-arm ensemble reminiscent of the kinetochore.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».