Mechanical and kinetic factors drive sorting of F-actin crosslinkers on bundles
Notice bibliographique
Résumé
In cells, actin binding proteins (ABPs) sort to different regions in order to establish F-actin networks with diverse functions, including filopodia used for cell migration, or contractile rings required for cell division. Recent experimental work uncovered a passive mechanism that may facilitate spatial localization of ABPs: binding of a short crosslinker protein to two actin filaments promotes the binding of other short crosslinkers and inhibits the binding of longer crosslinkers (and vice versa). We hypothesize this sorting arises because F-actin is semiflexible and cannot bend over short distances. We develop a mathematical theory and a kinetic Monte Carlo simulation encompassing the most important physical parameters for this process, and use simulations of a coarse-grained but molecularly explicit model to characterize and test our predictions about the interplay of mechanical and kinetic parameters. Our theory and data predict an explicit dependence of crosslinker separation on bundle polymerization rate. We perform experiments that confirm a dependence on polymerization rate, but in an unanticipated non-monotonic manner. We use simulations to show that this non-monotonic behavior can arise in situations where crosslinkers have equal bundling affinity at equilibrium, but differing microscopic binding rates to filaments. This dependence of sorting on actin polymerization rate is a non-equilibrium effect, qualitatively similar to non-equilibrium domain formation in materials growth. Thus our results reveal an avenue by which cells can organize molecular material to drive biological processes, and can also guide the choice and design of crosslinkers for engineered protein-based materials.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».