α-Catenin force-sensitive binding and sequestration of LZTS2 leads to cytokinesis failure
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial cells can become polyploid upon tissue injury, but mechanosensitive cues that trigger this state are poorly understood. Using an Madin Darby Canine Kidney (MDCK) cell knock-out/reconstitution system, we show that α-catenin mutants that alter force-sensitive binding to F-actin or middle (M)-domain promote cytokinesis failure and binucleation, particularly near epithelial wound-fronts. We identified Leucine Zipper Tumor Suppressor 2 (LZTS2), a factor previously implicated in abscission, as a conformation sensitive proximity partner of α-catenin. We show that LZTS2 enriches not only at midbody/intercellular bridges but also at apical adhering junctions. α-Catenin mutants with persistent M-domain opening show elevated junctional enrichment of LZTS2 compared with wild-type cells. LZTS2 knock-down leads to elevated rates of binucleation. These data implicate LZTS2 as a mechanosensitive effector of α-catenin that is critical for cytokinetic fidelity. This model rationalizes how persistent mechanoactivation of α-catenin may drive tension-induced polyploidization of epithelia after injury and suggests an underlying mechanism for how pathogenic α-catenin M-domain mutations drive macular dystrophy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».