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Enregistrement W4407394515 · doi:10.1101/2025.02.11.637689

Axonal Mechanotransduction Drives Cytoskeletal Responses to Physiological Mechanical Forces

2025· preprint· en· W4407394515 sur OpenAlexafffund
Grace Swaim, Oliver Glomb, Yi Xie, Chloe E. Emerson, Zhuoyuan Li, Daniel Beaudet, Adam G. Hendricks, Shaul Yogev

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMechanotransductionSpectrinCytoskeletonMicrotubuleNeuroscienceAxonMechanosensitive channelsCell biologyBiologyMotor proteinMotor neuronRHOASignal transductionIon channelCellSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Axons experience strong mechanical forces due to animal movement. While these forces serve as sensory cues in mechanosensory neurons, their impact on other neuron types remains poorly defined. Here, we uncover signaling that controls an axonal cytoskeletal response to external physiological forces and plays a key role in axonal integrity. Live imaging of microtubules at single-polymer resolution in a C. elegans motor neuron reveals local oscillatory movements that fine-tune polymer positioning. Combining cell-specific chemogenetic silencing with targeted degradation alleles to distinguish neuron-intrinsic from extrinsic regulators of these movements, we find that they are driven by muscle contractions and require the mechanosensitive protein Talin, the small GTPase RhoA, and actomyosin activity in the axon. Genetic perturbation of the axon’s ability to buffer tension by disrupting the spectrin-based membrane-associated skeleton leads to RhoA hyperactivation, actomyosin relocalization to foci at microtubule ends, and converts local oscillations into processive bidirectional movements. This results in large gaps between microtubules, disrupting coverage of the axon and leading to its breakage and degeneration. Notably, hyperpolarizing muscle or degrading components of the mechanotransduction signaling pathway in the axon rescues cytoskeletal defects in spectrin-deficient axons. These results identify mechanisms of an axonal cytoskeletal response to physiological forces and highlight the importance of force-buffering and mechanotransduction signaling for axonal integrity.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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