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Enregistrement W4317797032 · doi:10.1101/2023.01.22.525112

Multiscale imaging and quantitative analysis of plasma membrane protein-cortical actin interplay

2023· preprint· en· W4317797032 sur OpenAlexaff
Aparajita Dasgupta, Huong-Tra Ngo, Deryl Tschoerner, Nicolas Touret, Bruno da Rocha-Azevedo, Khuloud Jaqaman

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Centre for Biological SciencesNational Institute of General Medical SciencesDirectorate for Biological SciencesNational Science FoundationNational Institutes of HealthUniversity of Texas Southwestern Medical Center
Mots-clésActinCell cortexCytoskeletonActin cytoskeletonBiophysicsActin-binding proteinCellCell membraneCell biologyReceptorChemistryCell surface receptorBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatiotemporal organization of cell surface receptors is important for cell signaling. Cortical actin (CA), the subset of the actin cytoskeleton subjacent to the plasma membrane (PM), plays a large role in cell surface receptor organization. This was however shown largely through actin perturbation experiments, which raise concerns of nonspecific effects and preclude quantification of actin architecture and dynamics under unperturbed conditions. These limitations make it challenging to predict how changes in CA properties can affect receptor organization. To derive direct relationships between the architecture and dynamics of CA and the spatiotemporal organization of PM proteins, including cell surface receptors, we developed a multiscale imaging and computational analysis framework based on the integration of single-molecule imaging (SMI) of PM proteins and fluorescent speckle microscopy (FSM) of CA (combined: SMI-FSM) in the same live cell. SMI-FSM revealed differential relationships between PM proteins and CA based on the PM proteins’ actin binding ability, diffusion type and local CA density. It also highlighted the complexity of cell wide actin perturbation, where we found that global changes in actin properties caused by perturbation were not necessarily reflected in the CA properties near PM proteins, and the changes in PM protein properties upon perturbation varied based on the local CA environment. Given the widespread use of SMI as a method to study the spatiotemporal organization of PM proteins and the versatility of SMI-FSM, we expect it to be widely applicable to enable future investigation of the influence of CA architecture and dynamics on different PM proteins, especially in the context of actin-dependent cellular processes, such as cell migration. Significance: Plasma membrane protein organization, an important factor for shaping cellular behaviors, is influenced by cortical actin, the subset of the actin cytoskeleton near the plasma membrane. Yet it is challenging to directly and quantitatively probe this influence. Here, we developed an imaging and analysis approach that combines single-molecule imaging, fluorescent speckle microscopy and computational statistical analysis to characterize and correlate the spatiotemporal organization of plasma membrane proteins and cortical actin. Our approach revealed different relationships between different proteins and cortical actin, and highlighted the complexity of interpreting cell wide actin perturbation experiments. We expect this approach to be widely used to study the influence of cortical actin on different plasma membrane components, especially in actin-dependent processes.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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