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Enregistrement W2097079483 · doi:10.1152/physiolgenomics.00093.2011

Analysis of early C2C12 myogenesis identifies stably and differentially expressed transcriptional regulators whose knock-down inhibits myoblast differentiation

2011· article· en· W2097079483 sur OpenAlexafffund
Saravanan Rajan, Huan Chu Pham Dang, Haig Djambazian, Harry Zuzan, Yaroslav Fedyshyn, Troy Ketela, Jason Moffat, Thomas J. Hudson, Robert Sladek

Notice bibliographique

RevuePhysiological Genomics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMyogenesisC2C12BiologyMYF5MyocyteGene knockdownCell biologyTranscriptional regulationTranscriptomeGene expressionGene expression profilingMyogeninGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myogenesis is a tightly controlled process involving the transcriptional activation and repression of thousands of genes. Although many components of the transcriptional network regulating the later phases of myogenesis have been identified, relatively few studies have described the transcriptional landscape during the first 24 h, when myoblasts commit to differentiate. Through dense temporal profiling of differentiating C2C12 myoblasts, we identify 193 transcriptional regulators (TRs) whose expression is significantly altered within the first 24 h of myogenesis. A high-content shRNA screen of 77 TRs involving 427 stable lines identified 42 genes whose knockdown significantly inhibits differentiation of C2C12 myoblasts. Of the TRs that were differentially expressed within the first 24 h, over half inhibited differentiation when knocked down, including known regulators of myogenesis (Myod1, Myog, and Myf5), as well as 19 TRs not previously associated with this process. Surprisingly, a similar proportion (55%) of shRNAs targeting TRs whose expression did not change also inhibited C2C12 myogenesis. We further show that a subset of these TRs inhibits myogenesis by downregulating expression of known regulatory and structural proteins. Our findings clearly illustrate that several TRs critical for C2C12 myogenesis are not differentially regulated, suggesting that approaches that focus functional studies on differentially-expressed transcripts will fail to provide a comprehensive view of this complex process.

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 enseignants0,002
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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