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Enregistrement W2067481926 · doi:10.1074/jbc.m010885200

Characterization of a Novel KRAB/C2H2Zinc Finger Transcription Factor Involved in Bone Development

2001· article· en· W2067481926 sur OpenAlexaff
Andrew H. Jheon, Bernhard Ganss, Sela Cheifetz, Jaro Sodek

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscription factorGeneticsComputational biologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteogenic differentiation involves a cascade of coordinated gene expression that regulates cell proliferation and matrix protein formation in a defined temporo-spatial manner. Here we have used differential display to identify a novel zinc finger transcription factor (AJ18) that is induced during differentiation of bone cells in vitro and in vivo. The 64-kDa protein, encoded by a 7- kilobase mRNA, contains a Krüppel-associated box (KRAB) domain followed by 11 successive C(2)H(2) zinc finger motifs. AJ18 mRNA, which is also expressed in kidney and brain, is developmentally regulated in embryonic tibiae and calvariae, with little expression in neonate and adult animals. During osteogenic differentiation in vitro AJ18 mRNA is expressed as cells approach confluence and declines as bone formation occurs. Using bacterially expressed, His-tagged AJ18 in a target detection assay, we identified a consensus binding sequence of 5'-CCACA-3', which forms part of the consensus element for Runx2, a master gene for osteogenic differentiation. Overexpression of AJ18 suppressed Runx2-mediated transactivation of an osteocalcin promoter construct in transient transfection assays and reduced alkaline phosphatase activity in bone morphogenetic protein-induced C3H10T1/2 cells. These studies, therefore, have identified a novel zinc finger transcription factor in bone that can modulate Runx2 activity and osteogenic 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations86
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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