GTPase-Dependent Mechanointegration of Shear-Mediated Cell Contractility Through Dynamic Binding of FLNa and FilGAP
Notice bibliographique
Résumé
Cellular mechanotransduction is a common mechanism by which cells convert mechanical cues (or stimuli) from their environment into biochemical and cellular responses. In the case of shearing forces, such as when individual cells encounter interstitial shear stress and blood shear stress, mechanotransduction involves mechanical stretching and spatial reconfiguration of Filamin A (FLNa) binding sites and subsequent release of FilGAP molecules normally bound to FLNa. However, the connection and importance of downstream molecular effectors and cellular metrics involved in response to shear stress are not understood. Here we reveal mechano-sensitive GTPase-mediated changes in cell contractility. By varying expression of FilGAP, and expression of FLNa, we show that microfluidic shear stress results in cell contractile changes only when FilGAP and FLNa dynamically bind and dissociate. By using FRET sensors that quantify the Rho or Rac charge state, we demonstrate that only cells with dynamic FLNa and FilGAP convert shear stress into GTPase activity, and the resulting downstream contractile changes. Finally, we show that manipulation of Rho and Rac through pharmacological means rescues the contractile activity, in the absence of intact FLNa-FilGAP mechanosensing. This research clarifies a precise mechanomolecular pathway used for cellular force sensing and may play critical roles in human health challenges from cancer metastasis to cardiovascular disease.
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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 ».