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Enregistrement W2104293217 · doi:10.1016/j.stem.2013.01.018

Short Telomeres in ESCs Lead to Unstable Differentiation

2013· article· en· W2104293217 sur OpenAlexaff
Fabio Pucci, Laura Gardano, Lea Harrington

Notice bibliographique

RevueCell stem cell · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésBiologyTelomereHomeobox protein NANOGLeukemia inhibitory factorCellular differentiationEpigeneticsRex1Embryonic stem cellCell biologyStem cellSmall hairpin RNADNA methylationInduced pluripotent stem cellGenome instabilityGeneticsGene knockdownDNA damageCell cultureGene expressionDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional telomeres are critical for stem cell proliferation; however, whether they are equally important for the stability of stem cell differentiation is not known. We found that mouse embryonic stem cells (ESCs) with critically short telomeres (Tert(-/-) ESCs) initiated normal differentiation after leukemia inhibitory factor (LIF) withdrawal but, unlike control ESCs, failed to maintain stable differentiation when LIF was reintroduced to the growth medium. Tert(-/-) ESCs expressed higher levels of Nanog and, overall, had decreased genomic CpG methylation levels, which included the promoters of Oct4 and Nanog. This unstable differentiation phenotype could be rescued by telomere elongation via reintroduction of Tert, via suppression of Nanog by small hairpin RNA (shRNA) knockdown, or via enforced expression of the de novo DNA methyltransferase 3b. These results demonstrate an unexpected role of functional telomeres in the genome-wide epigenetic regulation of cell differentiation and suggest a potentially important role of telomere instability in cell fate during development or disease.

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 seuil0,004

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations89
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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