Membrane tension can enhance adaptation to maintain polarity of migrating cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Migratory cells are known to adapt to environments that contain wide-ranging levels of chemoattractant. While biochemical models of adaptation have been previously proposed, here we discuss a different mechanism based on mechanosensing, where the interaction between biochemical signaling and cell tension facilitates adaptation. We describe and analyze a model of mechanochemical-based adaptation coupling a mechanics-based physical model of cell tension coupled with the wave-pinning reaction-diffusion model for Rac activity. Mathematical analysis of this model, simulations of a simplified 1D cell geometry, and 2D finite element simulations of deforming cells reveal that as a cell protrudes under the influence of high stimulation levels, tension mediated inhibition of GTPase signaling causes the cell to polarize even when initially over-stimulated. Specifically, tension mediated inhibition of GTPase activation, which has been experimentally observed in recent years, facilitates this adaptation by countering the high levels of environmental stimulation. These results demonstrate how tension related mechanosensing may provide an alternative (and potentially complementary) mechanism for cell adaptation. Statement of Significance Migratory cells such as human neutrophils encounter environments that contain wide-ranging levels of chemoattractant. In order to move, these cells must maintain an organized front-rear signaling polarity despite this wide variation in environmental stimuli. Past research has demonstrated a number of biochemical based mechanisms by which cells adapt to variable signal levels. Here we demonstrate that the interplay between Rho GTPase signaling and tension mediated feedbacks may provide an alternative mechanochemical mechanism for adaptation to high levels of signaling.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».