Improved IRE1 and PERK Pathway Sensors for Multiplex Endoplasmic Reticulum Stress Assay Reveal Stress Response to Nuclear Dyes Used for Image Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
In response to a variety of insults the unfolded protein response (UPR) is a major cell program quickly engaged to promote either cell survival or if stress levels cannot be relieved, apoptosis. UPR relies on three major pathways, named from the endoplasmic reticulum (ER) resident proteins IRE1α, PERK, and ATF6 that mediate response. Current tools to measure the activation of these ER stress response pathways in mammalian cells are cumbersome and not compatible with high-throughput imaging. In this study, we present IRE1α and PERK sensors with improved sensitivity, based on the canonical events of xbp1 splicing and ATF4 translation at ORF3. These sensors can be integrated into host cell genomes through lentiviral transduction, opening the way for use in a wide array of immortalized or primary mammalian cells. We demonstrate that high-throughput single-cell analysis offers unprecedented kinetic details compared with endpoint measurement of IRE1α and PERK activity. Finally, we point out the limitations of dye-based nuclear segmentation for live cell imaging applications, as we show that these dyes induce UPR and can strongly affect both the kinetic and dynamic responses of IRE1α and PERK pathways.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».