Protein signaling pathways in differentiation of neural stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Neural stem cells (NSC) capable of differentiating into neurons, astrocytes and oligodendrocytes are a promising source of cells for the treatment of central nervous system diseases. Access to signaling proteins present in such cells in low copies and with specific regulatory functions has been very restrictive until now as judged by classical proteomic approaches and limitations due to scarcity of stem cell populations. Hence, we utilized the Kinex Antibody Microarray analysis where profiles of the proliferating porcine NSC and differentiated counterparts were compared and selected changes were verified by immunoblotting. Differentiated neural cells exhibited an increased level of RafB proto-oncogene-encoded protein-serine kinase, MAP kinase protein-serine kinase 3, heme oxygenase 2 (HO2) and protein phosphatase 4 catalytical subunit. On the other hand, relatively high level of G protein-coupled receptor-serine kinase 2 and enhanced phosphorylations of alphaB-crystallin (S45), protein-serine kinase C gamma (T655), protein-serine kinase D (PKCmu; S738+S742) together with eukaryotic translation initiation factor 2 alpha (eIF2alpha) (S51) raised intriguing questions as regards their potential functionality within stem cells. In-depth study of HO2 and phospho-S45 alphaB-crystallin confirmed expression profiles and intense cytoplasmic localization of HO2 in neurons but a weaker signal in glial cells. Phospho-S45 alphaB-crystallin was localized in nuclei of differentiated neural cells. Computer simulation of possible interaction network connecting regulated proteins, exposed additional relationships including direct interactions of HO2 with amyloid precursor protein or huntingtin-associated protein 1.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».