The establishment of a predictive mutational model of the forkhead domain through the analyses of FOXC2 missense mutations identified in patients with hereditary lymphedema with distichiasis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The FOX family of transcription factor genes is an evolutionary conserved, yet functionally diverse class of transcription factors that are important for regulation of energy homeostasis, development and oncogenesis. The proteins encoded by FOX genes are characterized by a conserved DNA-binding domain known as the forkhead domain (FHD). To date, disease-causing mutations have been identified in eight human FOX genes. Many of these mutations result in single amino acid substitutions in the FHD. We analyzed the molecular consequences of two disease-causing missense mutations (R121H and S125L) occurring in the FHD of the FOXC2 gene that were identified in patients with hereditary lymphedema with distichiasis (LD) to test the predictive capacity of a FHD structure/function model. On the basis of the FOXC2 solution structure, both FOXC2 missense mutations are located on the DNA-recognition helix of the FHD. A mutation model based on the parologous FOXC1 protein predicts that these FOXC2 missense mutations will impair the DNA-binding and transcriptional activation ability of the FOXC2 protein. When these mutations were analyzed biochemically, we found that both mutations did indeed reduce the DNA binding and transcriptional capacity. In addition, the R121H mutation affected nuclear localization of FOXC2. Together, these data indicate that these FOXC2 missense mutations are functional nulls and that FOXC2 haploinsufficiency underlies hereditary LD and validates the predictive ability of the FOXC1-based FHD mutational model.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle