Plasma Membrane—Cortical Cytoskeleton Interactions: A Cell Biology Approach with Biophysical Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract From a biophysical standpoint, the interface between the cell membrane and the cytoskeleton is an intriguing site where a “two‐dimensional fluid” interacts with an exceedingly complex three‐dimensional protein meshwork. The membrane is a key regulator of the cytoskeleton, which not only provides docking sites for cytoskeletal elements through transmembrane proteins, lipid binding‐based, and electrostatic interactions, but also serves as the source of the signaling events and molecules that control cytoskeletal organization and remolding. Conversely, the cytoskeleton is a key determinant of the biophysical and biochemical properties of the membrane, including its shape, tension, movement, composition, as well as the mobility, partitioning, and recycling of its constituents. From a cell biological standpoint, the membrane‐cytoskeleton interplay underlies—as a central executor and/or regulator—a multitude of complex processes including chemical and mechanical signal transduction, motility/migration, endo‐/exo‐/phagocytosis, and other forms of membrane traffic, cell‐cell, and cell‐matrix adhesion. The aim of this article is to provide an overview of the tight structural and functional coupling between the membrane and the cytoskeleton. As biophysical approaches, both theoretical and experimental, proved to be instrumental for our understanding of the membrane/cytoskeleton interplay, this review will “oscillate” between the cell biological phenomena and the corresponding biophysical principles and considerations. After describing the types of connections between the membrane and the cytoskeleton, we will focus on a few key physical parameters and processes (force generation, curvature, tension, and surface charge) and will discuss how these contribute to a variety of fundamental cell biological functions. © 2013 American Physiological Society. Compr Physiol 3:1231‐1281, 2013.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».