Local BMP-SMAD1 Signaling Increases LIF Receptor-Dependent STAT3 Responsiveness and Primed-to-Naive Mouse Pluripotent Stem Cell Conversion Frequency
Notice bibliographique
Résumé
Conversion of EpiSCs to naive ESCs is a rare event that is driven by the reestablishment of the naive transcription factor network. In mice, STAT3 activation is sufficient to drive conversion of EpiSCs to the naive pluripotent stem cell (PSC) state. However, the lack of responsiveness of EpiSCs to LIF presents a bottleneck in this conversion process. Here, we demonstrate that local accumulation of BMP-SMAD1 signaling, in cooperation with GP130 ligands, enhances the recovery of LIF responsiveness by directly controlling transcription of the LIF receptor (Lif-r). Addition of BMP and LIF to EpiSCs increases both LIF responsiveness and conversion frequencies to naive PSCs. Mechanistically, we show that the transcriptional cofactor P300 plays a critical role by mediating complex formation between STAT3 and SMAD1. This demonstration of how the local microenvironment or stem cell niche reactivates dormant signaling responsiveness and developmental potential may be applicable to other stem cell niche-containing systems.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».