A Molecular Smart Surface for Spatio-Temporal Studies of Cell Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Active migration in both healthy and malignant cells requires the integration of information derived from soluble signaling molecules with positional information gained from interactions with the extracellular matrix and with other cells. How a cell responds and moves involves complex signaling cascades that guide the directional functions of the cytoskeleton as well as the synthesis and release of proteases that facilitate movement through tissues. The biochemical events of the signaling cascades occur in a spatially and temporally coordinated manner then dynamically shape the cytoskeleton in specific subcellular regions. Therefore, cell migration and invasion involve a precise but constantly changing subcellular nano-architecture. A multidisciplinary effort that combines new surface chemistry and cell biological tools is required to understand the reorganization of cytoskeleton triggered by complex signaling during migration. Here we generate a class of model substrates that modulate the dynamic environment for a variety of cell adhesion and migration experiments. In particular, we use these dynamic substrates to probe in real-time how the interplay between the population of cells, the initial pattern geometry, ligand density, ligand affinity and integrin composition affects cell migration and growth. Whole genome microarray analysis indicates that several classes of genes ranging from signal transduction to cytoskeletal reorganization are differentially regulated depending on the nature of the surface conditions.
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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) | 0,001 | 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 ».