On the spontaneous emergence of cell polarity.
On the spontaneous emergence of cell polarity.
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DOI：
10.1038/nature07119
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发表时间：
2008-08-14
期刊：
影响因子：
64.8
通讯作者：
Wu, Lani F.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Altschuler, Steven J.;Angenent, Sigurd B.;Wang, Yanqin;Wu, Lani F.
不同的细胞极性网络需要正反馈来局部放大质膜上信号分子的分布。已经提出需要额外的机制，如定向转运或偶联抑制剂来加强独特的极性轴。在这里，我们分析了一个简单的正反馈模型，与经典的“垫脚石”模型的人口遗传学，其中一个单一的物种的扩散，膜结合的信号分子可以自我招聘从细胞质池的强烈类比。我们确定了一个内在的随机机制，通过正反馈本身就足以解释自发建立一个单一的极性网站。我们发现，极化频率具有相反的依赖于信号分子的数量：极化的频率随着分子的数量变大而降低。在芽殖酵母中极化Cdc42的实验观察与这一预测一致。我们的工作表明，正反馈可以单独或与其他机制一起工作，以创造强大的细胞极性。
Diverse cell polarity networks require positive feedback for locally amplifying distributions of signalling molecules at the plasma membrane. Additional mechanisms, such as directed transport or coupled inhibitors, have been proposed to be required for reinforcing a unique axis of polarity. Here, we analyze a simple model of positive feedback, with strong analogy to the classical “stepping stone” model of population genetics, in which a single species of diffusible, membrane-bound signalling molecules can self-recruit from a cytoplasmic pool. We identify an intrinsic stochastic mechanism through which positive feedback alone is sufficient to account for the spontaneous establishment of a single site of polarity. We find that the polarization frequency has an inverse dependence on the number of signalling molecules: the frequency of polarization decreases as the number of molecules becomes large. Experimental observation of polarizing Cdc42 in budding yeast is consistent with this prediction. Our work suggests that positive feedback can work alone or with additional mechanisms to create robust cell polarity.
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影响因子：
56.9
作者：
Wedlich-Soldner, R;Altschuler, SJ;Li, R
通讯作者：
Li, R
影响因子：
56.9
作者：
Sueel, Guerol M.;Kulkarni, Rajan P.;Elowitz, Michael B.
通讯作者：
Elowitz, Michael B.
影响因子：
11.8
作者：
Ozbudak, EM;Becskei, A;van Oudenaarden, A
通讯作者：
van Oudenaarden, A
DOI：
10.1098/rstb.1952.0012
发表时间：
1952-01-01
期刊：
PHILOSOPHICAL TRANSACTIONS OF THE ROYAL SOCIETY OF LONDON SERIES B-BIOLOGICAL SCIENCES
影响因子：
--
作者：
TURING, AM
通讯作者：
TURING, AM
影响因子：
3.4
作者：
Kozlov, Michael M.;Mogilner, Alex
通讯作者：
Mogilner, Alex