FGF-receptor signalling controls neural cell diversity in the zebrafish hindbrain by regulating <i>olig2</i> and <i>sox9</i>
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms underlying the generation of neural cell diversity are the subject of intense investigation, which has highlighted the involvement of different signalling molecules including Shh, BMP and Wnt. By contrast, relatively little is known about FGF in this process. In this report we identify an FGF-receptor-dependent pathway in zebrafish hindbrain neural progenitors that give rise to somatic motoneurons, oligodendrocyte progenitors and differentiating astroglia. Using a combination of chemical and genetic approaches to conditionally inactivate FGF-receptor signalling, we investigate the role of this pathway. We show that FGF-receptor signalling is not essential for the survival or maintenance of hindbrain neural progenitors but controls their fate by coordinately regulating key transcription factors. First, by cooperating with Shh, FGF-receptor signalling controls the expression of olig2, a patterning gene essential for the specification of somatic motoneurons and oligodendrocytes. Second, FGF-receptor signalling controls the development of both oligodendrocyte progenitors and astroglia through the regulation of sox9, a gliogenic transcription factor the function of which we show to be conserved in the zebrafish hindbrain. Overall, for the first time in vivo, our results reveal a mechanism of FGF in the control of neural cell diversity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».