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Enregistrement W2048939079 · doi:10.1186/1752-0509-3-20

Using cell fate attractors to uncover transcriptional regulation of HL60 neutrophil differentiation

2009· article· en· W2048939079 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Systems Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésCellular differentiationCell fate determinationBiologyAcute promyelocytic leukemiaRetinoic acidCell biologyCellHL60Cell typeComputational biologyGeneGeneticsTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The process of cellular differentiation is governed by complex dynamical biomolecular networks consisting of a multitude of genes and their products acting in concert to determine a particular cell fate. Thus, a systems level view is necessary for understanding how a cell coordinates this process and for developing effective therapeutic strategies to treat diseases, such as cancer, in which differentiation plays a significant role. Theoretical considerations and recent experimental evidence support the view that cell fates are high dimensional attractor states of the underlying molecular networks. The temporal behavior of the network states progressing toward different cell fate attractors has the potential to elucidate the underlying molecular mechanisms governing differentiation. RESULTS: Using the HL60 multipotent promyelocytic leukemia cell line, we performed experiments that ultimately led to two different cell fate attractors by two treatments of varying dosage and duration of the differentiation agent all-trans-retinoic acid (ATRA). The dosage and duration combinations of the two treatments were chosen by means of flow cytometric measurements of CD11b, a well-known early differentiation marker, such that they generated two intermediate populations that were poised at the apparently same stage of differentiation. However, the population of one treatment proceeded toward the terminally differentiated neutrophil attractor while that of the other treatment reverted back toward the undifferentiated promyelocytic attractor. We monitored the gene expression changes in the two populations after their respective treatments over a period of five days and identified a set of genes that diverged in their expression, a subset of which promotes neutrophil differentiation while the other represses cell cycle progression. By employing promoter based transcription factor binding site analysis, we found enrichment in the set of divergent genes, of transcription factors functionally linked to tumor progression, cell cycle, and development. CONCLUSION: Since many of the transcription factors identified by this approach are also known to be implicated in hematopoietic differentiation and leukemia, this study points to the utility of incorporating a dynamical systems level view into a computational analysis framework for elucidating transcriptional mechanisms regulating differentiation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle