Cooperation between myogenic regulatory factors and SIX family transcription factors is important for myoblast differentiation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
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.
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 ».