Pluripotency Crossroads: Junction of Transcription Factors, Epigenetic Mechanisms, MicroRNAs, and Long Non-coding RNAs
Notice bibliographique
Résumé
Embryonic stem cells (ESCs) are derived from inner cell mass (ICM) and have the potency to differentiate into three germ layers (ectoderm, endoderm, and mesoderm). This potency of ESCs, called pluripotency, is critical for maintaining stemness. Transcriptional regulatory circuitry preserving stemness consists of transcription factors (TFs), epigenetic mechanisms, microRNAs (miRNAs or miRs), and long non-coding RNAs (lncRNAs). In this circuitry, components assist each other to activate essential genes for maintaining pluripotency and suppressing lineage-specific genes. TFs act directly by binding to their binding sites in the genome or indirectly by activating another gene (such as a miR), epigenetic mechanisms play their role by providing an activatory or inhibitory context for transcription, miRNAs regulate gene expression at the post-transcriptional level, and lncRNAs act as a scaffold function for epigenetic elements, regulating gene expression in ESCs. All these factors create a crossroad and collaborate to sustain stemness in the ESCs. Herein, we explain the role of each member in this circuitry and demonstrate the significance of the crossroad for keeping stemness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».