Post-transcriptional regulation of Rbm5 expression in undifferentiated H9c2 myoblasts
Notice bibliographique
Résumé
We previously examined the expression of Rbm5 during myoblast differentiation and found significantly more protein in the early stages of skeletal myoblast differentiation than during the later stages. We decided to determine if this elevated level was necessary for differentiation. Our hypothesis was that if high levels of Rbm5 protein expression were necessary for the initiation of skeletal myoblast differentiation, then inhibition of expression would prevent differentiation. Our long-term objective is to inhibit Rbm5 expression and examine the effect on H9c2 differentiation. Towards this end, stable knockdown clones and transient knockdown populations were generated. Expression analyses in H9c2 myoblasts demonstrated significant Rbm5 messenger RNA (mRNA) inhibition but, surprisingly, no effect on RBM5 protein levels. Expression of the Rbm5 paralogue Rbm10 was examined in order to (a) ensure no off-target knockdown effect, and (b) investigate any possible compensatory effects. RBM10 protein levels were found to be elevated, in both the clonal and transiently transfected populations. These results suggest that myoblast RBM5 expression is regulated by a process that includes RNA sequestration and/or controlled translation, and that (a) RBM5 function is compensated for by RBM10, and/or (b) RBM5 regulates RBM10 expression. We have developed a model to describe our findings, and suggest further experiments for testing its validity. Since upregulation of Rbm10 might compensate for downregulated Rbm5, and consequently might mask any potential knockdown effect, it could lead to incorrect conclusions regarding the importance of Rbm5 for differentiation. It is therefore imperative to determine how both RBM5 and RBM10 protein expression is regulated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».