Cross-linkers both drive and brake cytoskeletal remodeling and furrowing in cytokinesis
Notice bibliographique
Résumé
Cell shape changes such as cytokinesis are driven by the actomyosin contractile cytoskeleton. The molecular rearrangements that bring about contractility in nonmuscle cells are currently debated. Specifically, both filament sliding by myosin motors, as well as cytoskeletal cross-linking by myosins and nonmotor cross-linkers, are thought to promote contractility. Here we examined how the abundance of motor and nonmotor cross-linkers affects the speed of cytokinetic furrowing. We built a minimal model to simulate contractile dynamics in the Caenorhabditis elegans zygote cytokinetic ring. This model predicted that intermediate levels of nonmotor cross-linkers are ideal for contractility; in vivo, intermediate levels of the scaffold protein anillin allowed maximal contraction speed. Our model also demonstrated a nonlinear relationship between the abundance of motor ensembles and contraction speed. In vivo, thorough depletion of nonmuscle myosin II delayed furrow initiation, slowed F-actin alignment, and reduced maximum contraction speed, but partial depletion allowed faster-than-expected kinetics. Thus, cytokinetic ring closure is promoted by moderate levels of both motor and nonmotor cross-linkers but attenuated by an over-abundance of motor and nonmotor cross-linkers. Together, our findings extend the growing appreciation for the roles of cross-linkers in cytokinesis and reveal that they not only drive but also brake cytoskeletal remodeling.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».