Contribution of Retinoid X Receptor Signaling to the Specification of Skeletal Muscle Lineage
Notice bibliographique
Résumé
Pluripotent stem cells possess a tremendous potential for the treatment of many diseases because of their capacity to differentiate into a variety of cell lineages. However, they provide little promise for muscle-related diseases, mainly because of the lack of small molecule inducers to efficiently direct myogenic conversion. Retinoic acid, acting through the retinoic acid receptor (RAR) and retinoid X receptor (RXR), affects stem cell fate determination in a concentration-dependent manner, but it only has a modest efficacy on the commitment of ES cells into skeletal muscle lineage. The RXR is very important for embryonic development but is generally considered to act as a silent partner of RAR in a non-permissive mode. In this study, we have examined whether activation of the RXR by rexinoid or RXR-specific signaling play a role in the specification of stem cells into muscle lineage. Our findings demonstrate that mouse ES cells generate skeletal myocytes effectively upon treatment with rexinoid at the early stage of differentiation and that on a molecular level, rexinoid-enhanced myogenesis simulates the sequential events observed in vivo. Moreover, RXR-mediated myogenic conversion requires the function of β-catenin but not RAR. Our studies establish the feasibility of applying the RXR agonist in cell-based therapies to treat muscle-related diseases. The aptitude of mouse ES cells to generate skeletal myocytes following rexinoid induction also provides a model system to study the convergence of different signaling pathways in myogenesis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».