Proteasome regulation of the chromodomain protein MRG-1 controls the balance between proliferative fate and differentiation in the<i>C. elegans</i>germ line
Notice bibliographique
Résumé
The level of stem cell proliferation must be tightly controlled for proper development and tissue homeostasis. Multiple levels of gene regulation are often employed to regulate stem cell proliferation to ensure that the amount of proliferation is aligned with the needs of the tissue. Here we focus on proteasome-mediated protein degradation as a means of regulating the activities of proteins involved in controlling the stem cell proliferative fate in the C. elegans germ line. We identify five potential E3 ubiquitin ligases, including the RFP-1 RING finger protein, as being involved in regulating proliferative fate. RFP-1 binds to MRG-1, a homologue of the mammalian chromodomain-containing protein MRG15 (MORF4L1), which has been implicated in promoting the proliferation of neural precursor cells. We find that C. elegans with reduced proteasome activity, or that lack RFP-1 expression, have increased levels of MRG-1 and a shift towards increased proliferation in sensitized genetic backgrounds. Likewise, reduction of MRG-1 partially suppresses stem cell overproliferation. MRG-1 levels are controlled independently of the spatially regulated GLP-1/Notch signalling pathway, which is the primary signal controlling the extent of stem cell proliferation in the C. elegans germ line. We propose a model in which MRG-1 levels are controlled, at least in part, by the proteasome, and that the levels of MRG-1 set a threshold upon which other spatially regulated factors act in order to control the balance between the proliferative fate and differentiation in the C. elegans germ line.
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 | 0,001 | 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 ».