HEBAlt enhances the T-cell potential of fetal myeloid-biased precursors
Notice bibliographique
Résumé
Hematopoiesis is controlled by the interplay between transcription factors and environmental signals. One of the primary determinants of the T-lineage choice is Delta-like (DL)-Notch signaling, which promotes T-cell development and inhibits B-cell development. We have found that the transcription factor HEBAlt is up-regulated in early hematopoietic precursors in response to DL-Notch signaling and that it can promote early T-cell development. Here, we identified a population of lineage-negative Sca-1⁻c-kit(+) (LK) cells in the mouse fetal liver that rapidly gave rise to myeloid cells and B cells but exhibited very little T-cell potential. However, forced expression of HEBAlt in these precursors restored their ability to develop into T cells. We also showed that Ikaros and Notch1 are up-regulated in response to HEBAlt over-expression and that activated Notch1 enhances the ability of LK cells to enter the T-cell lineage. Furthermore, the myeloid transcription factor C/EBPα is down-regulated in response to HEBAlt. We therefore propose that HEBAlt plays a role in the network that enforces the T-lineage fate and limits myeloid fate during hematopoiesis.
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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) | 0,002 | 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 ».