At the crossroads: diverse roles of early thymocyte transcriptional regulators
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional regulation of T-cell development involves successive interactions between complexes of transcriptional regulators and their binding sites within the regulatory regions of each gene. The regulatory modules that control expression of T-lineage genes frequently include binding sites for a core set of regulators that set the T-cell-specific background for signal-dependent control, including GATA-3, Notch/CSL, c-myb, TCF-1, Ikaros, HEB/E2A, Ets, and Runx factors. Additional regulators in early thymocytes include PU.1, Id-2, SCL, Spi-B, Erg, Gfi-1, and Gli. Many of these factors are involved in simultaneous regulation of non-T-lineage genes, T-lineage genes, and genes involved in cell cycle control, apoptosis, or survival. Potential and known interactions between early thymic transcription factors such as GATA-3, SCL, PU.1, Erg, and Spi-B are explored. Regulatory modules involved in the expression of several critical T-lineage genes are described, and models are presented for shifting occupancy of the DNA-binding sites in the regulatory modules of pre-Talpha, T-cell receptor beta (TCRbeta), recombinase activating genes 1 and 2 (Rag-1/2), and CD4 during T-cell development. Finally, evidence is presented that c-kit, Erg, Hes-1, and HEBAlt are expressed differently in Rag-2(-/-) thymocytes versus normal early thymocytes, which provide insight into potential regulatory interactions that occur during normal T-cell development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».