Spatiotemporal dynamics of membrane surface charge regulates cell polarity and migration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT During cell migration and polarization, hundreds of signal transduction and cytoskeletal components self-organize to generate localized protrusions. Although biochemical and genetic analyses have delineated many specific interactions, how the activation and localization of so many different molecules are spatiotemporally orchestrated at the subcellular level has remained unclear. Here we show that the regulation of negative surface charge on the inner leaflet of the plasma membrane plays an integrative role in the molecular interactions. Surface charge, or zeta potential, is transiently lowered at new protrusions and within cortical waves of Ras/PI3K/TORC2/F-actin network activation. Rapid alterations of inner leaflet anionic phospholipids, such as PI(4,5)P2, PI(3,4)P2, phosphatidylserine, and phosphatidic acid, collectively contribute to the surface charge changes. Abruptly reducing the surface charge by recruiting positively charged optogenetic actuators was sufficient to trigger the entire biochemical network, initiate de novo protrusions, and abrogate pre-existing polarity. These effects were blocked by genetic or pharmacological inhibitions of key signaling components such as Akt and PI3K/TORC2. Conversely, increasing the negative surface deactivated the network and locally suppressed chemoattractant-induced protrusions or subverted EGF-induced ERK activation. Computational simulations involving excitable biochemical networks demonstrated that slight changes in feedback loops, induced by recruitment of the actuators, could lead to outsized effects on system activation. We propose that key signaling network components act on, and are in turn acted upon, by surface charge, closing feedback loops which bring about the global-scale molecular self-organization required for spontaneous protrusion formation, cell migration, and polarity establishment.
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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 ».