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Enregistrement W3126805840 · doi:10.1242/jcs.254359

Vimentin tunes cell migration on collagen by controlling β1 integrin activation and clustering

2021· article· en· W3126805840 sur OpenAlexafffund
Zofia Ostrowska‐Podhorodecka, Isabel Ding, Wilson Lee, Jelena Tanic, Sevil Abbasi, Pamma D. Arora, Richard Liu, Alison E. Patteson, Paul A. Janmey, Christopher A. McCulloch

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésVimentinPaxillinIntegrinFocal adhesionCell biologyCell migrationBiologyIntermediate Filament ProteinCDC42Intermediate filamentSignal transducing adaptor proteinCell adhesionCytoskeletonPhosphorylationActinCellImmunologyBiochemistryImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vimentin is a structural protein that is required for mesenchymal cell migration and directly interacts with actin, β1 integrin and paxillin. We examined how these interactions enable vimentin to regulate cell migration on collagen. In fibroblasts, depletion of vimentin increased talin-dependent activation of β1 integrin by more than 2-fold. Loss of vimentin was associated with reduction of β1 integrin clustering by 50% and inhibition of paxillin recruitment to focal adhesions by more than 60%, which was restored by vimentin expression. This reduction of paxillin was associated with 65% lower Cdc42 activation, a 60% reduction of cell extension formation and a greater than 35% decrease in cell migration on collagen. The activation of PAK1, a downstream effector of Cdc42, was required for vimentin phosphorylation and filament maturation. We propose that vimentin tunes cell migration through collagen by acting as an adaptor protein for focal adhesion proteins, thereby regulating β1 integrin activation, resulting in well-organized, mature integrin clusters.This article has an associated First Person interview with the first author of the paper.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,198

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations54
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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