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Enregistrement W4405661871 · doi:10.1101/2024.12.20.627898

Force transmission is a master regulator of mechanical cell competition

2024· preprint· en· W4405661871 sur OpenAlexaff
Andreas Schoenit, Siavash Monfared, Lucas Anger, Carine Rossé, Varun Venkatesh, Lakshmi Balasubramaniam, Elisabetta Marangoni, Philippe Chavrier, René‐Marc Mège, Amin Doostmohammadi, Benoît Ladoux

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheInfrastructures en Biologie Santé et Agronomie
Mots-clésMaster regulatorRegulatorCompetition (biology)Transmission (telecommunications)Cell biologyComputer scienceBiologyTelecommunicationsGeneticsEcologyTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell competition is a tissue surveillance mechanism for eliminating unwanted cells and as such is indispensable in development, infection and tumorigenesis. Although different biochemical mechanisms are proposed, due to the dearth of direct force measurements, how mechanical forces determine the competition outcome remains unclear. Here, using ex vivo tissues and different cell lines, we have discovered an unknown form of cell competition that is regulated by differences in force transmission capabilities, favoring cell types with stronger intercellular adhesion. Direct force measurements reveal increased mechanical activity at the interface of the two competing cell types in the form of large stress fluctuations which can lead to upward forces and cell elimination. We show how a winning cell type endowed with a stronger intercellular adhesion exhibits a higher resistance to elimination while benefiting from efficient force transmission to neighboring cells. This cell elimination mechanism could have broad implications of keeping strong force transmission ability for maintaining tissue boundaries and cell invasion pathology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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