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Enregistrement W1984294974 · doi:10.4161/worm.29317

SUMO as a nuclear hormone receptor effector

2014· article· en· W1984294974 sur OpenAlexfundno aff
Jordan D. Ward, Keith R. Yamamoto, Masako Asahina

Notice bibliographique

RevueWorm · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchAkademie Věd České Republiky
Mots-clésSUMO proteinComputational biologyTranscription factorEffectorBiologyCell biologyNuclear receptorChromatinBiotinylationEnhancerTranscription (linguistics)Transcriptional regulationGeneGeneticsMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal development is driven by robust, cell-specific gene expression programs. Understanding mechanistically how a single transcription factor (TF) can govern distinct programs with exquisite precision is a major challenge. We view TFs as signal integrators, taking information from co-regulator interactions, post-translational modifications, other transcription factors, chromatin state, DNA sequence and in some cases, specific noncovalent ligands, to determine the collection of genes regulated by a TF at any given time. Here, we describe a reductionist approach to combinatorial transcriptional regulation, focusing on a single C. elegans TF, the nuclear hormone receptor NHR-25, and a single post-translational modification, SUMO. We suggest that the ratio of sumoylated to unsumoylated NHR-25 could specify a switch-like cell-fate decision during vulval development. Direct examination of this "SUMO ratio" in vivo is challenging and we discuss possible solutions going forward. We also consider how sumoylation of multiple substrates might be coordinated during vulval development. Finally, we note that iteration of this approach could leverage our sumoylation findings to define the roles of other effectors of NHR-25 in the developing vulva and in other tissues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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