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Enregistrement W2059088759 · doi:10.1073/pnas.0409103102

Requirement for serum response factor for skeletal muscle growth and maturation revealed by tissue-specific gene deletion in mice

2005· article· en· W2059088759 sur OpenAlexfundno aff
Shijie Li, Michael P. Czubryt, John McAnally, Rhonda Bassel‐Duby, James A. Richardson, Franziska F. Wiebel, Alfred Nordheim, Eric N. Olson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthWelch FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftMuscular Dystrophy AssociationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMyocardinSerum response factorSkeletal muscleBiologyTranscription factorCell biologyMyosinMyocyteEndocrinologyInternal medicineGeneGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serum response factor (SRF) controls the transcription of muscle genes by recruiting a variety of partner proteins, including members of the myocardin family of transcriptional coactivators. Mice lacking SRF fail to form mesoderm and die before gastrulation, precluding an analysis of the roles of SRF in muscle tissues. To investigate the functions of SRF in skeletal muscle development, we conditionally deleted the Srf gene in mice by skeletal muscle-specific expression of Cre recombinase. In mice lacking skeletal muscle SRF expression, muscle fibers formed, but failed to undergo hypertrophic growth after birth. Consequently, mutant mice died during the perinatal period from severe skeletal muscle hypoplasia. The myopathic phenotype of these mutant mice resembled that of mice expressing a dominant negative mutant of a myocardin family member in skeletal muscle. These findings reveal an essential role for the partnership of SRF and myocardin-related transcription factors in the control of skeletal muscle growth and maturation in vivo.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations291
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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