The RNA-Binding Protein Unr Prevents Mouse Embryonic Stem Cells Differentiation Toward the Primitive Endoderm Lineage
Notice bibliographique
Résumé
The maintenance of embryonic stem cells (ESCs) pluripotency depends on key transcription factors, chromatin remodeling proteins, and microRNAs. The roles of RNA-binding proteins are however poorly understood. We report that the cytoplasmic RNA-binding protein Unr prevents the differentiation of ESCs into primitive endoderm (PrE). We show that unr knockout (unr(-/-) ) ESCs spontaneously differentiate into PrE, and that Unr re-expression in unr(-/-) ESCs reverses this phenotype. Nevertheless, unr(-/-) ESCs retain pluripotency, producing differentiated teratomas, and the differentiated unr(-/-) ESCs coexpress the PrE inducer Gata6 and the pluripotency factors Oct4, Nanog, and Sox2. Interestingly, in the differentiated unr(-/-) ESCs, Nanog and Sox2 exhibit a dual nuclear and cytoplasmic localization. This situation, that has never been reported, likely reflects an early differentiation state toward PrE. Finally, we show that Unr destabilizes Gata6 mRNAs and we propose that the post-transcriptional repression of Gata6 expression by Unr contributes to the stabilization of the ESCs pluripotent state.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».