Matrix-Bound PAI-1 Supports Cell Blebbing via RhoA/ROCK1 Signaling

The microenvironment of a tumor can influence both the morphology and the behavior of cancer cells which, in turn, can rapidly adapt to environmental changes. Increasing evidence points to the involvement of amoeboid cell migration and thus of cell blebbing in the metastatic process; however, the cues that promote amoeboid cell behavior in physiological and pathological conditions have not yet been clearly identified. Plasminogen Activator Inhibitor type-1 (PAI-1) is found in high amount in the microenvironment of aggressive tumors and is considered as an independent marker of bad prognosis. Here we show by immunoblotting, activity assay and immunofluorescence that, in SW620 human colorectal cancer cells, matrix-associated PAI-1 plays a role in the cell behavior needed for amoeboid migration by maintaining cell blebbing, localizing PDK1 and ROCK1 at the cell membrane and maintaining the RhoA/ROCK1/MLC-P pathway activation. The results obtained by modeling PAI-1 deposition around tumors indicate that matrix-bound PAI-1 is heterogeneously distributed at the tumor periphery and that, at certain spots, the elevated concentrations of matrix-bound PAI-1 needed for cancer cells to undergo the mesenchymal-amoeboid transition can be observed. Matrix-bound PAI-1, as a matricellular protein, could thus represent one of the physiopathological requirements to support metastatic formation

Validation d'un automate d'identification microbienne (le biolog microlog 3®)

PARIS-BIUP (751062107) / SudocSudocFranceF

Les densités régionales de médecins à l'horizon 2020

Un modèle de projection régionale des densités médicales permet de tracer, « à tendances constantes », un portrait régionalisé de l'implantation des médecins à l'horizon 2020. Avec l'hypothèse du maintien des numerus clausus et des comportements de retrait d'activité actuels, la densité nationale passerait de 3,3 médecins pour mille habitants en 1999 à 2,5 en 2020. Au niveau régional, les différences de variation des populations, de structure par âge des médecins en exercice, du nombre de postes d'internes attribués chaque année à chaque région et des taux de réussite au concours de l'internat ont des résultats variés sur les densités médicales. La mobilité des étudiants à l'issue de leur formation joue également sur le nombre de médecins installés. Si l'ensemble de ces paramètres restait constant, le Languedoc-Roussillon et la région PACA se placeraient en 2020 parmi les régions les moins médicalisées, tandis que la Franche-Comté et le Nord Pas-de-Calais auraient des densités parmi les plus fortes

Capture-Recapture Estimators in Epidemiology with Applications to Pertussis and Pneumococcal Invasive Disease Surveillance - Fig 7

<p>Overview of the IPD (left) and pertussis (right) data after matching.</p

Overview of total population size estimation and absolute residuals by method (“loglinear” = red, “multinomial” = green, “bayesian method” = purple, “sample coverage” = cyan, “number of detected cases” = red) under random, increasing loss of data.

<p>Overview of total population size estimation and absolute residuals by method (“loglinear” = red, “multinomial” = green, “bayesian method” = purple, “sample coverage” = cyan, “number of detected cases” = red) under random, increasing loss of data.</p