Distinct functions of BMP4 during different stages of mouse ES cell neural commitment
Notice bibliographique
Résumé
Bone morphogenetic protein (BMP) signaling plays a crucial role in maintaining the pluripotency of mouse embryonic stem cells (ESCs) and has negative effects on ESC neural differentiation. However, it remains unclear when and how BMP signaling executes those different functions during neural commitment. Here, we show that a BMP4-sensitive window exists during ESC neural differentiation. Cells at this specific period correspond to the egg cylinder stage epiblast and can be maintained as ESC-derived epiblast stem cells (ESD-EpiSCs), which have the same characteristics as EpiSCs derived from mouse embryos. We propose that ESC neural differentiation occurs in two stages: first from ESCs to ESD-EpiSCs and then from ESD-EpiSCs to neural precursor cells (NPCs). We further show that BMP4 inhibits the conversion of ESCs into ESD-EpiSCs during the first stage, and suppresses ESD-EpiSC neural commitment and promotes non-neural lineage differentiation during the second stage. Mechanistic studies show that BMP4 inhibits FGF/ERK activity at the first stage but not at the second stage; and IDs, as important downstream genes of BMP signaling, partially substitute for BMP4 functions at both stages. We conclude that BMP signaling has distinct functions during different stages of ESC neural commitment.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».