Membrane nanodomains: Dynamic nanobuilding blocks of polarized cell growth
Notice bibliographique
Résumé
Cell polarity is intimately linked to numerous biological processes, such as oriented plant cell division, particular asymmetric division, cell differentiation, cell and tissue morphogenesis, and transport of hormones and nutrients. Cell polarity is typically initiated by a polarizing cue that regulates the spatiotemporal dynamic of polarity molecules, leading to the establishment and maintenance of polar domains at the plasma membrane. Despite considerable progress in identifying key polarity regulators in plants, the molecular and cellular mechanisms underlying cell polarity formation have yet to be fully elucidated. Recent work suggests a critical role for membrane protein/lipid nanodomains in polarized morphogenesis in plants. One outstanding question is how the spatiotemporal dynamics of signaling nanodomains are controlled to achieve robust cell polarization. In this review, we first summarize the current state of knowledge on potential regulatory mechanisms of nanodomain dynamics, with a special focus on Rho-like GTPases from plants. We then discuss the pavement cell system as an example of how cells may integrate multiple signals and nanodomain-involved feedback mechanisms to achieve robust polarity. A mechanistic understanding of nanodomains' roles in plant cell polarity is still in the early stages and will remain an exciting area for future investigations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».