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Enregistrement W4281748368 · doi:10.7554/elife.76408

Amoeboid-like migration ensures correct horizontal cell layer formation in the developing vertebrate retina

2022· article· en· W4281748368 sur OpenAlexfundno aff
Rana Amini, Archit Bhatnagar, Raimund Schlüßler, Stephanie Möllmert, Jochen Guck, Caren Norden

Notice bibliographique

RevueeLife · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRetinaCell migrationBiologyNeuroscienceZebrafishCell biologyNervous systemAnatomyCellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migration of cells in the developing brain is integral for the establishment of neural circuits and function of the central nervous system. While migration modes during which neurons employ predetermined directional guidance of either preexisting neuronal processes or underlying cells have been well explored, less is known about how cells featuring multipolar morphology migrate in the dense environment of the developing brain. To address this, we here investigated multipolar migration of horizontal cells in the zebrafish retina. We found that these cells feature several hallmarks of amoeboid-like migration that enable them to tailor their movements to the spatial constraints of the crowded retina. These hallmarks include cell and nuclear shape changes, as well as persistent rearward polarization of stable F-actin. Interference with the organization of the developing retina by changing nuclear properties or overall tissue architecture hampers efficient horizontal cell migration and layer formation showing that cell-tissue interplay is crucial for this process. In view of the high proportion of multipolar migration phenomena observed in brain development, the here uncovered amoeboid-like migration mode might be conserved in other areas of the developing nervous system.

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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,255

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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