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J-GLOBAL ID:202202250207158134   整理番号:22A0429159

機械学習支援FRET法により明らかにされた3D環境における単一乳癌細胞のRhoA活性の空間的および時間的動態【JST・京大機械翻訳】

Spatial and temporal dynamics of RhoA activities of single breast tumor cells in a 3D environment revealed by a machine learning-assisted FRET technique
著者 (5件):
資料名:
巻: 410  号:ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0313A  ISSN: 0014-4827  CODEN: ECREAL  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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癌細胞の特徴の一つは,癌転移の重要な段階である循環系へのアクセスを得るために,細胞外マトリックス(ECM)内で移動する例外的な能力である。小さなGTPアーゼであるRhoAは,細胞移動時にアクトミオシン収縮性と葉状突起の間のトグルをトグルする重要な分子スイッチであることが知られている。細胞移動におけるRhoA活性の現在の理解は,FRETバイオセンサを用いて二次元(2D)基質上にメッキされた細胞の研究から主に誘導されてきた。細胞はより生理学的に関連する3次元(3D)環境において異なる挙動を示す証拠が増加している。しかし,3DにおけるRhoA活性の研究は蛍光イメージングにおける低SN比により妨げられてきた。本論文では,2D環境と同様に3Dで移動する単一乳房腫瘍細胞(MDA-MB-231)のRhoA活性の時空間動力学を追跡するための機械学習支援FRET技術を提示する。RhoA活性は,2Dフィブロネクチン被覆ガラスで移動する単一細胞に対し,細胞の長軸に沿ってより分極し,3Dコラーゲンマトリックスに包埋した。特に,2Dにおける細胞のRhoA活性は,3Dのそれらとは対照的に,移動中に異なる前後および後方移動を示した。最後に,次元に関係なく,RhoA分極は細胞形状と中程度に相関することが分かった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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細胞生理一般 

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