Global MEF2 target gene analysis in cardiac and skeletal muscle reveals novel regulation of DUSP6 by p38MAPK-MEF2 signaling
Notice bibliographique
Résumé
MEF2 plays a profound role in the regulation of transcription in cardiac and skeletal muscle lineages. To define the overlapping and unique MEF2A genomic targets, we utilized ChIP-exo analysis of cardiomyocytes and skeletal myoblasts. Of the 2783 and 1648 MEF2A binding peaks in skeletal myoblasts and cardiomyocytes, respectively, 294 common binding sites were identified. Genomic targets were compared to differentially expressed genes in RNA-seq analysis of MEF2A depleted myogenic cells, revealing two prominent genetic networks. Genes largely associated with muscle development were down-regulated by loss of MEF2A while up-regulated genes reveal a previously unrecognized function of MEF2A in suppressing growth/proliferative genes. Several up-regulated (Tprg, Mctp2, Kitl, Prrx1, Dusp6) and down-regulated (Atp1a2, Hspb7, Tmem182, Sorbs2, Lmod3) MEF2A target genes were chosen for further investigation. Interestingly, siRNA targeting of the MEF2A/D heterodimer revealed a somewhat divergent role in the regulation of Dusp6, a MAPK phosphatase, in cardiac and skeletal myogenic lineages. Furthermore, MEF2D functions as a p38MAPK-dependent repressor of Dusp6 in myoblasts. These data illustrate that MEF2 orchestrates both common and non-overlapping programs of signal-dependent gene expression in skeletal and cardiac muscle lineages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».