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Enregistrement W3106468124 · doi:10.1038/s41598-020-76272-2

Lateral diffusion of CD14 and TLR2 in macrophage plasma membrane assessed by raster image correlation spectroscopy and single particle tracking

2020· article· en· W3106468124 sur OpenAlexafffund
Sara Makaremi, Markus Rose, Suman Ranjit, Michelle A. Digman, Dawn M. E. Bowdish, Jose Moran‐Mirabal

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTracking (education)Particle (ecology)Raster graphicsDiffusionCD14MacrophageMembraneParticle filterComputer scienceMaterials scienceBiologyChemistryComputer visionPhysicsImmunologyBiochemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diffusion of membrane receptors is central to many biological processes, such as signal transduction, molecule translocation, and ion transport, among others; consequently, several advanced fluorescence microscopy techniques have been developed to measure membrane receptor mobility within live cells. The membrane-anchored receptor cluster of differentiation 14 (CD14) and the transmembrane toll-like receptor 2 (TLR2) are important receptors in the plasma membrane of macrophages that activate the intracellular signaling cascade in response to pathogenic stimuli. The aim of the present work was to compare the diffusion coefficients of CD14 and TLR2 on the apical and basal membranes of macrophages using two fluorescence-based methods: raster image correlation spectroscopy (RICS) and single particle tracking (SPT). In the basal membrane, the diffusion coefficients obtained from SPT and RICS were found to be comparable and revealed significantly faster diffusion of CD14 compared with TLR2. In addition, RICS showed that the diffusion of both receptors was significantly faster in the apical membrane than in the basal membrane, suggesting diffusion hindrance by the adhesion of the cells to the substrate. This finding highlights the importance of selecting the appropriate membrane (i.e., basal or apical) and corresponding method when measuring receptor diffusion in live cells. Accurately knowing the diffusion coefficient of two macrophage receptors involved in the response to pathogen insults will facilitate the study of changes that occur in signaling in these cells as a result of aging and disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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