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Enregistrement W2921380245 · doi:10.1039/c9sm00105k

Influence of proliferation on the motions of epithelial monolayers invading adherent strips

2019· article· en· W2921380245 sur OpenAlexaff
Estelle Gauquelin, Sham Tlili, Cyprien Gay, Grégoire Peyret, René‐Marc Mège, M. A. Fardin, Benoît Ladoux

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesFP7 Ideas: European Research CouncilLigue Contre le CancerAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSTRIPSMonolayerEpitheliumCell biologyCell growthBiophysicsMotion (physics)ChemistryBiologyMaterials scienceNanotechnologyPhysicsClassical mechanicsComposite materialBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological systems integrate dynamics at many scales, from molecules, protein complexes and genes, to cells, tissues and organisms. At every step of the way, mechanics, biochemistry and genetics offer complementary approaches to understand these dynamics. At the tissue scale, in vitro monolayers of epithelial cells provide a model to capture the influence of various factors on the motions of the tissue, in order to understand in vivo processes from morphogenesis, cancer progression and tissue remodelling. Ongoing efforts include research aimed at deciphering the roles of the cytoskeleton, of cell-substrate and cell-cell adhesions, and of cell proliferation-the point we investigate here. We show that confined to adherent strips, and on the time scale of a day or two, monolayers move with a characteristic front speed independent of proliferation, but that the motion is accompanied by persistent velocity waves, only in the absence of cell divisions. Here we show that the long-range transmission of physical signals is strongly coupled to cell density and proliferation. We interpret our results from a kinematic and mechanical perspective. Our study provides a framework to understand density-driven mechanisms of collective cell migration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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