Русский

Минимальная математическая модель формирования псевдоподии нейтрофила во время хемотаксиса

Введение

Нейтрофилы представляют самую многочисленную популяцию лейкоцитов человеческой крови, и они являются первыми клетками, которые рекрутирются в сайты воспаления \cite{1}. Для выполнения своих функций нейтрофилами необходимо различать внеклеточные химические градиенты и двигаться в сторону высоких концентраций хемоаттрактантов, выделяющихся в месте повреждения. Этот процесс называется хемотаксисом или направленным движением клеток
. Хемотаксис нейтрофилов характеризуется чувствительностью к градиенту, поляризацией и подвижностью клеток
[
3
Ex vivo observation of granulocyte activity during thrombus formation

Daria S. Morozova, Alexey A. Martyanov, Sergei I. Obydennyi, Julia-Jessica D. Korobkin, Alexey V. Sokolov, Ekaterina V. Shamova, Irina V. Gorudko, Anna Shcherbina, Mikhail A. Panteleev, A. N. Sveshnikova

bioRxiv. 2020, None, None

]
. Восприятие хемоаттрактанта происходит через рецепторы, ассоциированные с G-белком (GPCR) и другие рецепторы, которые запускают ассиметричную локализацию и активацию ключевых сигнальных молекул.
Для того чтобы происходило направленное движение должно произойти перестроение актинового цитоскелета. А именно, полимеризация актина происходит для роста протрузии к источнику хемоаттрактанта. Это выпячивание иногда называется псевдоподией (или, для нейтрофилов, ламеллоподией).
Псевдоподия нейтрофилов состоит из ядра, богатого актином, которое окружено адгезионными и строительными белками. Глобулярные (G) мономеры актина полимеризуются для образования филаментов актина (F), который необходим для миграции клеток \cite{4,5}. F-актин – ориентированные филаменты, которые растут на так называемых колючих концах, толкают передний край клетки вперед, что стимулирует миграцию клетки. Образование ядерного актина и его полимеризация регулируются белками форминами (например, mDia1 и mDia2) и комплексом Arp2/3\cite{5,6}. Форминовое ядро регулирует рост линейных филаментов актина
. Комплекс Arp2/3 создает ветви из существующих актиновых филаментов под углом 70° и таким образом создает разветвленную актиновую сеть \cite{2}.
Динамика движения нейтрофила может служить индикатором адекватности нейтрофилов. Недавно мы предложили экспериментальную модель, оценивающую адекватность нейтрофилов пациентов в постановке роста тромба ex vivo \cite{3}. В этой работе мы посмотрели на движение нейтрофилов у педиатрических пациентов с синдромом Вискотта-Олдрича (СВО) – редким врожденным иммунодефицитом, характеризующимся дисрегуляцией иммунной системы и нарушениями цитоскелета. Иммунные клетки пациентов с СВО развивают низкие скорости хемотаксиса \cite{3,9}. Известно, что комплекс Arp2/3 (Актин-связанные белки 2/3) активируется белками семейства WASP (белок синдрома Вискотта-Олдрича)
[
]
, но влияние мутаций WASP на формирование ламеллоподий пока не до конца понятно.
Математическое моделирование было применено к описанию роста актинового цитоскелета в ламеллоподии \cite{11}, филоподии \cite{12} и пресинаптической протрузии мембраны \cite{13}. Существует несколько возможных подходов к моделированию формирования псевдоподии нейтрофила: непрерывное моделирование концентрации актина \cite{14} или стохастическое моделирование отдельных белков. Так как уже было показано, что протрузии мембраны нейтрофила по сути ламеллярны \cite{15}, можно применить двумерную (2D) геометрию для описания роста мембранной протрузии
В этом исследовании мы совершили первую попытку собрать воедино наблюдаемые изменения в движениях нейтрофилов пациентов с СВО и известные механизмы полимеризации актина и формирования псевдоподии нейтрофилов. Мы измерили линейные скорости роста псевдоподий нейтрофилов пациентов с СВО и здоровых доноров с помощью флуоресцентной микроскопии. Удивительно, что разница между этими значениями была не значима. Мы построили минимальную математическую модель, способную количественно описать рост мембранной протрузии нейтрофила, для объяснения наблюдаемого феномена. Согласованно с экспериментальными данными варьирование скорости ветвления на порядок не значимо изменяет общую скорость роста протрузии. Это свидетельствует о том, что наблюдаемое нарушение хемотаксиса у пациентов с СВО не может быть объяснено ослаблением формирования псевдоподии.

Материалы и методы

Материалы

Использованные материалы были следующими: DiOC-6, бычий сывороточный альбумин (БСА), фибриноген человека (Sigma-Aldrich, St Louis, MO); фибриллярный коллаген I типа (Chrono- Log Corporation; Havertown; USA).

Флуоресцентная микроскопия

Плоскопараллельные проточные камеры собирались, как описано раннее \cite{16}. Параметры канала были следующие: 0,2 x 18 x 0,206 мм. Стеклянные покровные стекла были покрыты фибриллярным коллагеном I типа (0,2 мг/мл), оставлены на 1,5ч. на 37oС, промыты дистиллированной водой, заблокированы БСА и затем прикреплены к проточной камере.

Кровь собиралась от здоровых взрослых доноров (n=5, мужчины и женщины возраста 18-35 лет) или от пациентов с синдромом Вискотта-Олдрича (n = 3) в вакуумные пробирки с гирудином (525 МЕ/мл крови) Sarstedt-Monovette©.

Цельная кровь была преинкубирована с DiOC6 (1 мкМ). Кровь была пропущена ччерез плоскопараллельные камеры с покрытой коллагеном (0,2 мг/мл) поверхностью со скоростью сдвига вблизи стенки 100 с-1, как описано раннее \cite{3}. Рост тромба и кроулинг лейкоцитов наблюдались в решимах ДИК/эпифлуоресценции на инвертированном микроскопе Nikon Eclipse Ti-E (масляный объектив 100x/1.49 NA TIRF). Местонахождения нейтрофила были определены по флуоресценции DiOC6. Либо использовался конфокальный режим на микроскопе Z1 (Carl Zeiss, Jena, Germany; объектив 100x; Axio Observer). Флуоресценция DiOC6 в нейтрофилах оценивалась с применением лазера 488 нм. Уже было показано, что прикрепляющиеся клетки в описанной экспериментальной постановке – это нейтрофилы \cite{3}.

Анализ данных

Для получения изображений микроскопии использовалась программа Nikon NIS-Elements; для обработки изображений была использована программа ImageJ \cite{17} (http://imagej.net/ImageJ). Для ручного отслеживания псевдоподий гранулоцита использовался плагин для отслеживания, встроенный в ImageJ.

Статистический анализ

Все эксперименты были поставлены, как минимум, в трех повторах с тромбоцитами от разных доноров. Статистический анализ проводился с использованием Python 3.6; все детали используемых статистических тестов представлены в описаниях к рисункам.

Результаты

Экспериментальное измерение линейных скоростей формирования псевдоподий.

Была поставлена серия экспериментов, в которых движение нейтрофилов наблюдалось в течение роста тромба в цельной гирудинизированной крови (без добавления хемоаттрактанта), для измерения скорости формирования передней протрузии. Измерения проводились только у двигающихся нейтрофилов. Линейная скорость протрузии была измерена по следующему алгоритму: а) выбиралась двигающаяся клетка с одной обособленной псевдоподией, б) идентифицировалась центральная линия в направлении протрузии, в) с помощью ImageJ определялись координаты растущего «конца» вдоль этой линии, г) из этих координат считались мгновенная и средняя скорости протрузии (Рис. 1A).
Средняя скорость протрузии для здоровых доноров составила 0,22 ± 0,04 мкм/с, в то время как у пациентов с СВО средняя скорость протрузии была 0,23 ± 0,08 мкм/с. Согласно критерию Манна-Уитни разница между здоровыми донорами и СВО была не значимой.
Experimental measurement of the pseudopodium formation rate. Typical images of the growing protrusion. The pseudopodium tips are marked with red circles. (B) Pseudopod velocities for healthy controls and WAS patients. For healthy controls, mean speed of the pseudopod growth was determined to be 0.22 ± 0.04 μm/s. For WAS patients, mean speed of the pseudopod growth was determined to be 0.23 ± 0.08 μm/s. The difference between control and WAS pseudopod growth speed was not significant.
Figure 1. Experimental measurement of the pseudopodium formation rate. Typical images of the growing protrusion. The pseudopodium tips are marked with red circles. (B) Pseudopod velocities for healthy controls and WAS patients. For healthy controls, mean speed of the pseudopod growth was determined to be 0.22 ± 0.04 μm/s. For WAS patients, mean speed of the pseudopod growth was determined to be 0.23 ± 0.08 μm/s. The difference between control and WAS pseudopod growth speed was not significant.

Построение компьютерной модели полимеризации актина

Мы построили минимальную стохастическую математическую модель реорганизации актинового цитоскелета из-за формирования псевдоподии для описания наблюдаемых экспериментальных данных. В этой модели мы описали следующие события: полимеризация и деполимеризация F-актина, а также ветвление растущей актиновой сети (Рис. 2А). Так как полимеризация актина в псевдоподии происходит только в узких отдельных регионах концов \cite{18}, мы не учитывали взаимодействие между разными псевдоподиями, состоящими из растущих протрузий. В модели плазматическая мембрана клетки «толкалась» растущими концами F-актина. Критическое количество толкающих концов () выбиралось на основании экспериментальных данных. Вероятности полимеризации актина, ветвления и деполимеризации определялись из известных скоростей реакций для человеческих ферментов. Актин существует в двух состояниях: связанный с АТФ или с АДФ. Мономерный актин гидролизует АТФ очень медленно, а полимеризованный – быстро и необратимо \cite{19}. Свежесобранные части филамента, в основном, состоят из протомеров АТФ, в то время как более старые филаменты имеют, в основном, АДФ-протомеры
[
19
ATP and ADP actin states

D. Kudryashov, E. Reisler

Biopolymers. 2013, 99, 245-256

]
. Обогащенный АДФ конец (минус или заостренный конец) филамента более склонен к разборке. Единичные актиновые филаменты в стационарном состоянии добавляют свежие АТФ-субъединицы к срезанному концу, сбалансированно диссоциацией АДФ-актина на заостренном конце.
Здесь мы не принимаем во внимание диссоциацию АДФ-актина, потому как в настоящей работе мы заинтересованы только в динамике свежесобранного актина в узком регионе вблизи клеточной мембраны. Типичная длина актинового филамента составляет от 100 нм до нескольких мкм \cite{20}, а полимеризация актина в модели происходит только в узком регионе ведущего конца шириной несколько десятков нм, потому заостренные концы с низкой вероятностью попадают в интересующую область.
В следующих уравнениях [F] обозначает концентрацию F-актина, [G] – концентрацию G-актина, \(k_{on} \) – константа скорости полимеризации актина,  \(k_{off} \) – константа скорости деполимеризации актина, \(k_{b} \)  - константа степени ветвления, [Arp]  - концентрация Arp2/3.
Следующие уравнения были использованы для получения скоростей присоединения и отсоединения G-актина и вероятностей ветвления актинового филамента:
Следующие уравнения описывают полимеризацию актина: 
Для каждой скорости прикрепления мономера актина к филаменту, состоящего из N филаментов \( F_{N}+G \rightarrow F_{N+1} \), справедливо следующее уравнение
\begin{equation} \frac{d[F]}{d t}=k_{o n}[G][F]\tag{1}\end{equation} 
Разделяя переменные, мы получаем:
\begin{equation} \frac{d[F]}{[F]}=k_{\text {on }}[G] d t\tag{2}\end{equation} 
Интегрирование вышеуказанного уравнения дает:
\begin{equation} \ln \frac{F_{N+1}}{F_{N}}=k_{o n}[G] d t,\tag{3}\end{equation}
где \( {dt} \)– это временной интервал.
\begin{equation} \frac{F_{N}}{F_{N+1}}=\exp \left(-k_{o n}[G] d t\right)\tag{4}\end{equation} 
\begin{equation} \frac{\Delta F}{F_{N+1}}=1-\frac{1}{\exp \left(k_{\text {on }}[G] d t\right)}\tag{5}\end{equation}
 Для вероятности полимеризации вводится следующее выражение:
\begin{equation} P_{o n}=1-\frac{1}{\exp \left(k_{o n}[G] d t\right)}\tag{6}\end{equation}
 Вероятность деполимеризации актина получается похожим образом:
\begin{equation} F_{N}+G \leftarrow F_{N+1}\tag{7}\end{equation} 
\begin{equation} P_{off}=1-\frac{1}{\exp \left(k_{off} d t\right)}\tag{8}\end{equation}
Для региона ветвления мы использовали простое приближение, чтобы получить выражение для вероятности ветвления:
\begin{equation} F_{N}+Arp \rightarrow F_{N+1}\tag{9}\end{equation} 
\begin{equation} P_{b}=k_{b}[A r p] d t\tag{10}\end{equation}
 Причины неиспользования простого приближения для полимеризации и деполимеризации приведены в SI 1.
Было принято, что центр полимеризации расположен на максимальном расстоянии, на котором возможна полимеризация F-актина (Fig. 2B). Как было показано, филоподия может служить образцом для формирования ламеллоподии \cite{21}. Филоподия – это мембранные протрузии 60-200 нм в диаметре и содержащие параллельные пучки 10-30 актиновых филаментов \cite{22}. Изначально набор из 10 филаментов F-актина, состоящий из 2 субъединиц, генерируется на мембране клетки. Начальный диаметр клетки равен 100 нм.
На каждом шаге случайное число ri из U(0,1) генерируется для каждой ветви F-актина. Если ri меньше, чем вероятность роста ветви F-актина (Pon), один мономер G-актина присоединяется к ветви. Таким же образом были смоделированы деполимеризация и ветвление каждой ветви. Под влиянием ветвления дочерняя ветвь может начинаться с равной вероятностью на 70o по часовой стрелке или 70o против часовой стрелки в соответствии с направлением ветвления родительской ветви.
В некоторых случаях росту ветви может воспрепятствовать давление на клеточную мембрану. Перекрытие ветвей допускается в этой модели из-за трехмерности настоящей ламеллоподии и низкой плотности (<7% v/v) сетки актина в ламеллоподии, которая ведет к редким наложениям \cite{23}. Вариант модели с запрещенным наложением описан в S2 и на Рис. S1. Выводы, сделанные на основе этого варианта, значительно не отличаются от варианта с разрешенным наложением ветвей.
Мы предполагаем, что полимеризация актина происходит только если один конец находится не далее, чем на фиксированном расстоянии H от клеточной мембраны (Рис. 2Б) для описания индуцирования полимеризации актина фосфоинозитидами \cite{24}. Также, принимая во внимание активаторы комплекса Arp2/3, которые придают Arp2/3 способность формировать ядро актиновых филаментов, обычно являются мембрана-ассоциированными белками
, филаменты могут ветвиться только в случае, когда расстояние от клеточной мембраны меньше, чем D. Количество ветвей, толкающих клеточную мембрану, \( Nact \), было принято 241/мкм \cite{26}. По достижении предельного числа филаментов , примыкающих к мембране, всей мембране полагалось двигаться.
Значения параметров представлены в Таблице 1.
Таблица 1. Параметры модели
Ветвление филаментов было моделировано следующим образом. Принимая во внимание способность комплекса Arp2/3 связываться с четырьмя мономерами актина, связанным с двумя участками на F-актине, мы предположили, что новая ветвь может начинаться из пары сегментов. В модели каждый сегмент может быть как в «свободном», так и в «связанном» с растущей дочерней ветвью состоянии (Рис. 2A). Также филамент может расти, только если абсолютная величина угла между нормалью к направлению к клеточной мембране и новой ветвью больше 70o. Другими словами, ветви должны расти вперед.
Scheme of the computational model. (A) The scheme of stochastic events and species included in the model. A single F-actin filament is assumed to be straight and to be divided into segments. Each segment can be considered to be an actin monomer. New G-actin molecules can attach to and detach from the filament “barbed” end. It is assumed that the child filament begins to grow from the middle between two segments of F-actin at the angle of 70o.  If there is a branch growing from the F-actin segments, they are considered occupied and no branching can occur there. (B) The spatial restrictions on the filament growth and branching. The filaments can branch if the distance from the cell membrane is lesser than D. Filaments can grow if the distance from the cell membrane is lesser than H, where H > D.
Figure 2. Scheme of the computational model. (A) The scheme of stochastic events and species included in the model. A single F-actin filament is assumed to be straight and to be divided into segments. Each segment can be considered to be an actin monomer. New G-actin molecules can attach to and detach from the filament “barbed” end. It is assumed that the child filament begins to grow from the middle between two segments of F-actin at the angle of 70o. If there is a branch growing from the F-actin segments, they are considered occupied and no branching can occur there. (B) The spatial restrictions on the filament growth and branching. The filaments can branch if the distance from the cell membrane is lesser than D. Filaments can grow if the distance from the cell membrane is lesser than H, where H > D.
 

Определение параметров и валидация компьютерной модели

Построенная компьютерная модель описывает формирование сети (Рис. 3A). Первым шагом мы убедились, что скорость роста единичного филамента соответствует литературным данным \cite(31}. В модели скорость роста одного филамента составила 8 субъединиц в секунду для концентрации G-актина в 1 мкМ (данные не представлены), что соответствует описанной скорости 1 мкм/мин. Далее было проведено сканирование параметров для получения значений параметров k, D и H, которые наиболее соответствуют скоростям протрузии в эксперименте. Лучший подбор был получен для набора: k = 9000 (M x с)-1, D = H = 7. В модели скорость протрузии была принята за 0,23 мкм/с. Вдоль ведущего конца плотность актинового филамента достигала пика в центре и уменьшалась по направлению в стороны, что соответствует экспериментальным данным из
[
32
Actin disassembly clock determines shape and speed of lamellipodial fragments

N. Ofer, A. Mogilner, K. Keren

Proceedings of the National Academy of Sciences. 2011, 108, 20394-20399

]
. Плотность филаментов 1300 мкм F-актина/мкм3 также соответствовала экспериментальным данным
[
30
The Actin-Based Nanomachine at the Leading Edge of Migrating Cells

V. Abraham, V. Krishnamurthi, D. Taylor, F. Lanni

Biophysical Journal. 1999, 77, 1721-1732

]
.

Применение компьютерной модели к данным пациентов с синдромом Вискотта-Олдрича

Мы уменьшили скорость ветвления в модели на порядок и приняли, что если локализация WASP нарушена, ветвление и полимеризация актина могут происходить дальше от мембраны, чтобы ввести мутацию с потерей функции белка WASP. В модели скорость роста протрузии не показала значимой зависимость как от константы ветвления k, так и от расстояния ветвления от мебмраны H на большом интервале значений параметров. Для H > 6 скорость протрузии не изменялась, более чем на 15%. Для k > 3000 (M x с)-1 скорость протрузии не изменялась, более чем на 20%. Тем не менее, сильная зависимость выявлялась от количества толкающих клеточную мембрану ветвей, \( Nact \) (Рисунок 3D). Когда \( Nact \) изменялась от 241 до 482 мкм/с, рост ламеллоподии останавливался.
Results of the computational modeling. (A) Typical actin network predicted by the model for parameters k = 9000 (M x s)-1, D = H = 7 actin units. (B) Dependence of the protrusion velocity on the branching rate k. (C) Dependence of the protrusion velocity on the branching distance H.
Figure 3. Results of the computational modeling. (A) Typical actin network predicted by the model for parameters k = 9000 (M x s)-1, D = H = 7 actin units. (B) Dependence of the protrusion velocity on the branching rate k. (C) Dependence of the protrusion velocity on the branching distance H.

Обсуждение

В данной работе мы исследовали динамику роста протрузии клеточной мембраны из-за подвижности нейтрофила. Мы провели экспериментальное измерение скорости роста мембранной протрузии у здоровых доноров. Полученная скорость соответствует существующим данным по клеткам, способным к хемотаксису, таким как макрофаги \cite{33} или дендритные клетки \cite{29}. Также мы измерили линейную скорость формирования псевдоподии для нейтрофилов пациентов с СВО (Рис. 1). Неожиданно, различие между здоровыми донорами и пациентами было не значимо.
Мы построили минимальную компьютерную модель, способную количественно описать формирование протрузии мембраны нейтрофила (псевдоподии) для объяснения наблюдаемого феномена. Дизайн модели был такой же, как дизайн математических моделей Chen \cite{11}и Winkler \cite{26}, которые разработали модели формирования ламеллоподии в мигрирующих клетках. Молекулярная машинерия, включенная в модель, была основана на известных данных о регуляции формирования псевдоподии нейтрофилов \cite{35,35,36}. Соответствие скорости протрузии мембраны, предсказанное моделью экспериментальным данным показывает обоснованность примененных механизмов.
Хотя раннее мы \cite{3} и другие \cite{37} наблюдали нарушение движения нейтрофилов пациентов с СВО, скорости их протрузии были схожими с здоровыми нейтрофилами. Сканирование параметров в этой работе предположило, что изменение скорости ветвления или расстояния ветви на порядок не значимо изменяет общую скорость протрузии. Совокупность этих данных показывает, что нарушение хемотаксиса у пациентов с СВО не может быть связано с отсутствием WASP, что соответствует общим представлениям \cite{38}.
Тем не менее, сильная зависимость роста ламеллоподии от количества пучков актина, необходимая для толкания мембраны, позволяет предположить сниженное формирование псевдоподии как один из возможных механизмов снижения подвижности клеток у пациентов с мутациями белков машинерии, генерирующей силу, например MYH9 \cite{39}.

Благодарности

Авторы выражают признательность Дарье Морозовой (ЦТП ФХФ РАН) за ценные обсуждения и помощь с экспериментами.

Финансирование

Это исследование было выполнено при поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследований, гранты № 17-00-00138 и 21-51-10005 и Школой Цифровой Медицины Московского Государственного Университета.

Библиографические ссылки статьи:

  1. Neutrophils promote venular thrombosis by shaping the rheological environment for platelet aggregation

    D. Puhr-Westerheide, S. Schink, M. Fabritius, L. Mittmann, M. Hessenauer, J. Pircher, G. Zuchtriegel, B. Uhl, M. Holzer, S. Massberg, F. Krombach, C. Reichel

    Scientific Reports. 2019, 9,

  2. Modeling neutrophil migration in dynamic chemoattractant gradients: assessing the role of exosomes during signal relay

    A. Szatmary, R. Nossal, C. Parent, R. Majumdar

    Molecular Biology of the Cell. 2017, 28, 3457-3470

  3. Ex vivo observation of granulocyte activity during thrombus formation

    Daria S. Morozova, Alexey A. Martyanov, Sergei I. Obydennyi, Julia-Jessica D. Korobkin, Alexey V. Sokolov, Ekaterina V. Shamova, Irina V. Gorudko, Anna Shcherbina, Mikhail A. Panteleev, A. N. Sveshnikova

    bioRxiv. 2020, ,

  4. Cellular Motility Driven by Assembly and Disassembly of Actin Filaments

    T. Pollard, G. Borisy

    Cell. 2003, 112, 453-465

  5. Life at the Leading Edge

    A. Ridley

    Cell. 2011, 145, 1012-1022

  6. Actin Dynamics at the Leading Edge: From Simple Machinery to Complex Networks

    R. Insall, L. Machesky

    Developmental Cell. 2009, 17, 310-322

  7. Review of the mechanism of processive actin filament elongation by formins

    A. Paul, T. Pollard

    Cell Motility and the Cytoskeleton. 2009, 66, 606-617

  8. Mechanism and Function of Formins in the Control of Actin Assembly

    B. Goode, M. Eck

    Annual Review of Biochemistry. 2007, 76, 593-627

  9. Chemotaxis of macrophages is abolished in the Wiskott-Aldrich syndrome

    D Zicha, W E Allen, P M Brickell, C Kinnon, G A Dunn, G E Jones, A J Thrasher

    British Journal of Haematology. 1998, 101(4), 659–665

  10. Role and structural mechanism of WASP-triggered conformational changes in branched actin filament nucleation by Arp2/3 complex

    M. Rodnick-Smith, Q. Luan, S. Liu, B. Nolen

    Proceedings of the National Academy of Sciences. 2016, 113, E3834-E3843

  11. Predictive assembling model reveals the self-adaptive elastic properties of lamellipodial actin networks for cell migration

    X. Chen, H. Zhu, X. Feng, X. Li, Y. Lu, Z. Wang, Y. Rezgui

    Communications Biology. 2020, 3,

  12. Multiscale Stochastic Reaction–Diffusion Modeling: Application to Actin Dynamics in Filopodia

    R. Erban, M. Flegg, G. Papoian

    Bulletin of Mathematical Biology. 2014, 76, 799-818

  13. Modeling the Shape of Synaptic Spines by Their Actin Dynamics

    M. Bonilla-Quintana, F. Wörgötter, C. Tetzlaff, M. Fauth

    Frontiers in Synaptic Neuroscience. 2020, 12,

  14. Polarization and Movement of Keratocytes: A Multiscale Modelling Approach

    A. Marée, A. Jilkine, A. Dawes, V. Grieneisen, L. Edelstein-Keshet

    Bulletin of Mathematical Biology. 2006, 68, 1169-1211

  15. Actin-based protrusions of migrating neutrophils are intrinsically lamellar and facilitate direction changes

    L. Fritz-Laylin, M. Riel-Mehan, B. Chen, S. Lord, T. Goddard, T. Ferrin, S. Nicholson-Dykstra, H. Higgs, G. Johnson, E. Betzig, R. Mullins

    eLife. 2017, 6,

  16. Clot Contraction Drives the Translocation of Procoagulant Platelets to Thrombus Surface

    D. Nechipurenko, N. Receveur, A. Yakimenko, T. Shepelyuk, A. Yakusheva, R. Kerimov, S. Obydennyy, A. Eckly, C. Léon, C. Gachet, E. Grishchuk, F. Ataullakhanov, P. Mangin, M. Panteleev

    Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology. 2019, 39, 37-47

  17. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis

    J. Schindelin, I. Arganda-Carreras, E. Frise, V. Kaynig, M. Longair, T. Pietzsch, S. Preibisch, C. Rueden, S. Saalfeld, B. Schmid, J. Tinevez, D. White, V. Hartenstein, K. Eliceiri, P. Tomancak, A. Cardona

    Nature Methods. 2012, 9, 676-682

  18. Spatial control of actin polymerization during neutrophil chemotaxis

    O. Weiner, G. Servant, M. Welch, T. Mitchison, J. Sedat, H. Bourne

    Nature Cell Biology. 1999, 1, 75-81

  19. ATP and ADP actin states

    D. Kudryashov, E. Reisler

    Biopolymers. 2013, 99, 245-256

  20. Actin Filament Length Tunes Elasticity of Flexibly Cross-Linked Actin Networks

    K. Kasza, C. Broedersz, G. Koenderink, Y. Lin, W. Messner, E. Millman, F. Nakamura, T. Stossel, F. MacKintosh, D. Weitz

    Biophysical Journal. 2010, 99, 1091-1100

  21. F-actin bundles direct the initiation and orientation of lamellipodia through adhesion-based signaling

    H. Johnson, S. King, S. Asokan, J. Rotty, J. Bear, J. Haugh

    Journal of Cell Biology. 2015, 208, 443-455

  22. Filopodia: molecular architecture and cellular functions

    P. Mattila, P. Lappalainen

    Nature Reviews Molecular Cell Biology. 2008, 9, 446-454

  23. Actin Turnover in Lamellipodial Fragments

    D. Raz-Ben Aroush, N. Ofer, E. Abu-Shah, J. Allard, O. Krichevsky, A. Mogilner, K. Keren

    Current Biology. 2017, 27, 2963-2973.e14

  24. The role of phosphoinositide-regulated actin reorganization in chemotaxis and cell migration

    C. Wu, M. Lin, D. Wu, Y. Huang, H. Huang, C. Chen

    British Journal of Pharmacology. 2014, 171, 5541-5554

  25. Activation of nucleation promoting factors for directional actin filament elongation: Allosteric regulation and multimerization on the membrane

    S. Suetsugu

    Seminars in Cell & Developmental Biology. 2013, 24, 267-271

  26. The flatness of Lamellipodia explained by the interaction between actin dynamics and membrane deformation

    C. Schmeiser, C. Winkler

    Journal of Theoretical Biology. 2015, 380, 144-155

  27. Real-Time Measurements of Actin Filament Polymerization by Total Internal Reflection Fluorescence Microscopy

    J. Kuhn, T. Pollard

    Biophysical Journal. 2005, 88, 1387-1402

  28. The interaction of Arp2/3 complex with actin: Nucleation, high affinity pointed end capping, and formation of branching networks of filaments

    R. Mullins, J. Heuser, T. Pollard

    Proceedings of the National Academy of Sciences. 1998, 95, 6181-6186

  29. Super-Resolution Correlative Light and Electron Microscopy (SR-CLEM) Reveals Novel Ultrastructural Insights Into Dendritic Cell Podosomes

    B. Joosten, M. Willemse, J. Fransen, A. Cambi, K. van den Dries

    Frontiers in Immunology. 2018, 9,

  30. The Actin-Based Nanomachine at the Leading Edge of Migrating Cells

    V. Abraham, V. Krishnamurthi, D. Taylor, F. Lanni

    Biophysical Journal. 1999, 77, 1721-1732

  31. Electrostatics Control Actin Filament Nucleation and Elongation Kinetics

    A. Crevenna, N. Naredi-Rainer, A. Schönichen, J. Dzubiella, D. Barber, D. Lamb, R. Wedlich-Söldner

    Journal of Biological Chemistry. 2013, 288, 12102-12113

  32. Actin disassembly clock determines shape and speed of lamellipodial fragments

    N. Ofer, A. Mogilner, K. Keren

    Proceedings of the National Academy of Sciences. 2011, 108, 20394-20399

  33. A novel real time imaging platform to quantify macrophage phagocytosis

    T. Kapellos, L. Taylor, H. Lee, S. Cowley, W. James, A. Iqbal, D. Greaves

    Biochemical Pharmacology. 2016, 116, 107-119

  34. Intracellular signalling during neutrophil recruitment

    A. Mócsai, B. Walzog, C. Lowell

    Cardiovascular Research. 2015, 107, 373-385

  35. Neutrophil polarization: Spatiotemporal dynamics of RhoA activity support a self-organizing mechanism

    K. Wong, O. Pertz, K. Hahn, H. Bourne

    Proceedings of the National Academy of Sciences. 2006, 103, 3639-3644

  36. Network Crosstalk Dynamically Changes during Neutrophil Polarization

    C. Ku, Y. Wang, O. Weiner, S. Altschuler, L. Wu

    Cell. 2012, 149, 1073-1083

  37. The Wiskott-Aldrich syndrome: studies of lymphocytes, granulocytes, and platelets

    H. Ochs, S. Slichter, L. Harker, W. Von Behrens, R. Clark, R. Wedgwood

    Blood. 1980, 55, 243-252

  38. The Wiskott-Aldrich syndrome: The actin cytoskeleton and immune cell function

    Blundell, M. P., Worth, A., Bouma, G. & Thrasher, A. J.

    Disease Markers. 2010, 29, 157-75

  39. A Fundamental Role of Myh9 for Neutrophil Migration in Innate Immunity

    A. Zehrer, R. Pick, M. Salvermoser, A. Boda, M. Miller, K. Stark, L. Weckbach, B. Walzog, D. Begandt

    The Journal of Immunology. 2018, 201, 1748-1764