Collective effects of XMAP215, EB1, CLASP2, and MCAK lead to robust microtubule treadmilling
Notice bibliographique
Résumé
Microtubule network remodeling is essential for fundamental cellular processes including cell division, differentiation, and motility. Microtubules are active biological polymers whose ends stochastically and independently switch between phases of growth and shrinkage. Microtubule treadmilling, in which the microtubule plus end grows while the minus end shrinks, is observed in cells; however, the underlying mechanisms are not known. Here, we use a combination of computational and in vitro reconstitution approaches to determine the conditions leading to robust microtubule treadmilling. We find that microtubules polymerized from tubulin alone can treadmill, albeit with opposite directionality and order-of-magnitude slower rates than observed in cells. We then employ computational simulations to predict that the combinatory effects of four microtubule-associated proteins (MAPs), namely EB1, XMAP215, CLASP2, and MCAK, can promote fast and sustained plus-end-leading treadmilling. Finally, we experimentally confirm the predictions of our computational model using a multi-MAP, in vitro microtubule dynamics assay to reconstitute robust plus-end-leading treadmilling, consistent with observations in cells. Our results demonstrate how microtubule dynamics can be modulated to achieve a dynamic balance between assembly and disassembly at opposite polymer ends, resulting in treadmilling over long periods of time. Overall, we show how the collective effects of multiple components give rise to complex microtubule behavior that may be used for global network remodeling in cells.
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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 ».