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Enregistrement W4297238535 · doi:10.1038/s42003-022-03988-4

Kinetics of phagosome maturation is coupled to their intracellular motility

2022· article· en· W4297238535 sur OpenAlexafffund
Yanqi Yu, Zihan Zhang, Glenn F. W. Walpole, Yan Yu

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoNational Science FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsDirectorate for Engineering
Mots-clésPhagosomeCell biologyMotilityIntracellularKineticsDegradation (telecommunications)ChemistryBiophysicsBiologyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune cells degrade internalized pathogens in phagosomes through sequential biochemical changes. The degradation must be fast enough for effective infection control. The presumption is that each phagosome degrades cargos autonomously with a distinct but stochastic kinetic rate. However, here we show that the degradation kinetics of individual phagosomes is not stochastic but coupled to their intracellular motility. By engineering RotSensors that are optically anisotropic, magnetic responsive, and fluorogenic in response to degradation activities in phagosomes, we monitored cargo degradation kinetics in single phagosomes simultaneously with their translational and rotational dynamics. We show that phagosomes that move faster centripetally are more likely to encounter and fuse with lysosomes, thereby acidifying faster and degrading cargos more efficiently. The degradation rates increase nearly linearly with the translational and rotational velocities of phagosomes. Our results indicate that the centripetal motion of phagosomes functions as a clock for controlling the progression of cargo degradation.

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 enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,387

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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