Turnover versus treadmilling in actin network assembly and remodeling
Turnover versus treadmilling in actin network assembly and remodeling
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肌动蛋白网络组装和重塑中的周转与跑步
DOI：
10.1002/cm.21564
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
2.9
通讯作者：
Papoian, Garegin A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ni, Qin;Papoian, Garegin A.
肌动蛋白网络是高度动态的细胞骨架结构，持续进行结构重塑。探测这些过程的一个突出方法是通过光漂白后荧光恢复（FRAP），它可以用来估计丝状肌动蛋白单体的周转率。据认为，头到尾连续铣削和从头长丝成核构成了周转动力学的两个主要机制。更一般地说，这些自组装活动负责许多重要的细胞功能，如力的产生，细胞形状动力学和细胞运动。在何种相对比例的细丝研磨和从头丝成核有助于肌动蛋白网络的营业额仍然没有完全了解。我们使用了一个先进的随机反应扩散模型在三维，MEDYAN，研究在实验上有意义的长度和时间尺度的肌动蛋白网络包含Arp 2/3，capping蛋白和帽蛋白的周转动力学。我们的研究结果表明，最常见的是，旧丝的螺旋铣削是肌动蛋白网络营业额的主要贡献者。另一方面，虽然营业额和铣削经常互换使用，我们显示了明确的情况下，这种假设是不合理的，例如，发现快速营业额伴随着缓慢的铣削在高度树枝状Arp 2/3网络。
Actin networks are highly dynamic cytoskeletal structures that continuously undergo structural remodeling. One prominent way to probe these processes is via Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP), which can be used to estimate the rate of turnover for filamentous actin monomers. It is thought that head‐to‐tail treadmilling and de novo filament nucleation constitute two primary mechanisms underlying turnover kinetics. More generally, these self‐assembly activities are responsible for many important cellular functions such as force generation, cellular shape dynamics, and cellular motility. In what relative proportions filament treadmilling and de novo filament nucleation contribute to actin network turnover is still not fully understood. We used an advanced stochastic reaction–diffusion model in three dimensions, MEDYAN, to study turnover dynamics of actin networks containing Arp2/3, formin and capping protein at experimentally meaningful length‐ and time‐scales. Our results reveal that, most commonly, treadmilling of older filaments is the main contributor to actin network turnover. On the other hand, although turnover and treadmilling are often used interchangeably, we show clear instances where this assumption would not be justified, for example, finding that rapid turnover is accompanied by slow treadmilling in highly dendritic Arp2/3 networks.
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