Bibliographic record
Abstract
Positionnement des noyaux à la périphérie des cellules musculaires Les mouvements nucléaires sont importants pour une multitude de fonctions cellulaires et sont induits par des forces produites par des protéines moteurs et le cytosquelette. Lors de la formation et régénération de myofibres, les noyaux migrent du centre à la périphérie de la cellule pour son bon fonctionnement. De plus, certaines maladies musculaires sont caractérisées par une accumulation de noyaux centraux. En utilisant une approche théorique et empirique, nous démontrons que le mouvement de noyaux vers la périphérie des myofibres est induit par des forces centripètes autour des noyaux ainsi que par des changements locaux de rigidité nucléaire. Ces forces centripètes sont générées par la contraction de myofibrilles et par leur réticulation autour des noyaux. Les changements de rigidité nucléaire relèvent d’une asymétrie de la distribution de la lamin A/C. En débutant par BIN1, gène muté dans les myopathies centro-nucléés (CNM), nous avons identifié la cascade moléculaire à l’origine du mouvement des noyaux. Nous montrons que l’Amphiphysin 2 (BIN1) est indispensable pour le recrutement de N-WASP, activateur du complexe Arp2/3 afin de promouvoir la polymérisation de l’actine. Cette cascade est nécessaire au mouvement des noyaux vers la périphérie et pour la formation de triades transversales. Cet enchainement est perturbé chez certains patients portant des mutations de BIN1 car cela affecte la bonne localisation de l’Amphiphysin 2. Bien que provenant de la même cascade, le mouvement des noyaux vers la périphérie et la formation transversale de triades sont des processus indépendants. Un complexe de Arp2/3 contenant Arpc5L avec la γ-actine organisent la desmine et donc la réticulation des myofibrilles important pour le mouvement nucléaire. En revanche, un complexe de Arp2/3 contenant Arpc5 avec la β-actine est nécessaires à la formation de triades transversales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".