Divergent transcriptional activities determine limb identity
Notice bibliographique
Résumé
Limbs develop using a common genetic programme despite widely differing morphologies. This programme is modulated by limb-restricted regulators such as hindlimb (HL) transcription factors Pitx1 and Tbx4 and the forelimb (FL) Tbx5. Both Tbx factors have been implicated in limb patterning and growth, but their relative activities and underlying mechanisms remain unclear. In this paper, we show that Tbx4 and Tbx5 harbour conserved and divergent transcriptional regulatory domains that account for their roles in limb development. In particular, both factors share an activator domain and the ability to stimulate limb growth. However, we find that Tbx4 is the primary effector of HL identity for both skeletal and muscle development; this activity relies on a repressor domain that is inactivated by a human TBX4 small-patella syndrome mutation. We propose that limb identity is largely achieved by default in FL, whereas a specific repressor activity unique to Tbx4 determines HL identity. The embryonic development of forelimbs and hindlimbs is regulated by transcription factors, including Pitx1, Tbx4 and Tbx5. In this study, the contributions of Tbx4 and Tbx5 to limb identity are further delineated, resulting in the demonstration of a role for Tbx4 in hindlimb skeletal and muscle patterning.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».