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Enregistrement W2135860080 · doi:10.1093/nar/gkq585

Cooperation between myogenic regulatory factors and SIX family transcription factors is important for myoblast differentiation

2010· article· en· W2135860080 sur OpenAlexafffund
Yubing Liu, Alphonse Chu, Imane Chakroun, Uzma Islam, Alexandre Blais

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthUniversity of OttawaMuscular Dystrophy Association
Mots-clésMyogenesisBiologyTranscription factorMyocyteSkeletal muscleCell biologyGeneticsRegulation of gene expressionCellular differentiationGeneFunction (biology)Anatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precise regulation of gene expression is crucial to myogenesis and is thought to require the cooperation of various transcription factors. On the basis of a bioinformatic analysis of gene regulatory sequences, we hypothesized that myogenic regulatory factors (MRFs), key regulators of skeletal myogenesis, cooperate with members of the SIX family of transcription factors, known to play important roles during embryonic skeletal myogenesis. To this day little is known regarding the exact molecular mechanism by which SIX factors regulate muscle development. We have conducted a functional genomic study of the role played by SIX1 and SIX4 during the differentiation of skeletal myoblasts, a model of adult muscle regeneration. We report that SIX factors cooperate with the members of the MRF family to activate gene expression during myogenic differentiation, and that their function is essential to this process. Our findings also support a model where SIX factors function not only 'upstream' of the MRFs during embryogenesis, but also 'in parallel' to them during myoblast differentiation. We have identified new essential nodes that depend on SIX factor function, in the myogenesis regulatory network, and have uncovered a novel way by which MRF function is modulated during differentiation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations120
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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