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Enregistrement W2904708926 · doi:10.1101/493841

Mechanical and kinetic factors drive sorting of F-actin crosslinkers on bundles

2018· preprint· en· W2904708926 sur OpenAlexfundno aff
Simon Freedman, Cristian Suarez, Jonathan D. Winkelman, David R. Kovar, Gregory A. Voth, Aaron R. Dinner, Glen M. Hocky

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchYork UniversityNational Institutes of HealthUniversity of ChicagoNational Science Foundation
Mots-clésActinPolymerizationMonotonic functionCell sortingSortingKinetic Monte CarloFilopodiaKinetic energyChemistryBiophysicsBiological systemChemical physicsMonte Carlo methodPolymerPhysicsComputer scienceCellMathematicsBiologyClassical mechanicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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