Modeling cell shape diversity arising from complex Rho GTPase dynamics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT It is well known that cells exhibit a variety of morphologically distinct responses to their environments that manifest in their cell shape. Some protrude uniformly to increase substrate contacts, others are broadly contrac-tile, some polarize to facilitate migration, and yet others exhibit mixtures of these responses. Prior imaging studies have identified a discrete collection of shapes that the majority of cells display and have demonstrated links between those shapes and activity levels of the cytoskeletal regulators Rho GTPases. Here we use a novel computational modeling approach to demonstrate that well known Rho GTPase signaling dynamics naturally give rise to this diverse but discrete (rather than continuum) set of morphologies. Specifically, the combination of auto-activation and mutually-antagonistic crosstalk between GTPases along with the conservative membrane (un)binding dynamics readily explain at least 6 of the 7 commonly observed morphologies. We further use this methodology to map the entire parameter space of this model and show that in appropriate regimes, individual parameter sets give rise to a variety of different morphologies. This provides an explanation for how seemingly similar cells of the same fate derived from the same population can exhibit a diverse array of cell shapes in imaging studies. These results thus demonstrate that Rho GTPases form the core of a cytoskeletal regulatory system governing cell shape, further supporting the picture that they act as a central signaling hub determining how cells respond to their environmental context.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».