Retinoic acid and nitric oxide promote cell proliferation and differentially induce neuronal differentiation <i>in vitro</i> in the cnidarian <i>Renilla koellikeri</i>
Notice bibliographique
Résumé
Retinoic acid (RA) and nitric oxide (NO) are known to promote neuronal development in both vertebrates and invertebrates. Retinoic acid receptors appear to be present in cnidarians and NO plays various physiological roles in several cnidarians, but there is as yet no evidence that these agents have a role in neural development in this basal metazoan phylum. We used primary cultures of cells from the sea pansy Renilla koellikeri to investigate the involvement of these signaling molecules in cnidarian cell differentiation. We found that 9-cis RA induce cell proliferation in dose- and time-dependent manners in dishes coated with polylysine from the onset of culture. Cells in cultures exposed to RA in dishes devoid of polylysine were observed to differentiate into epithelium-associated cells, including sensory cells, without net gain in cell density. NO donors also induce cell proliferation in polylysine-coated dishes, but induce neuronal differentiation and neurite outgrowth in uncoated dishes. No other cell type undergoes differentiation in the presence of NO. These observations suggest that in the sea pansy (1) cell adhesion promotes proliferation without morphogenesis and this proliferation is modulated positively by 9-cis RA and NO, (2) 9-cis RA and NO differentially induce neuronal differentiation in nonadherent cells while repressing proliferation, and (3) the involvement of RA and NO in neuronal differentiation appeared early during the evolutionary emergence of nervous systems.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».