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Enregistrement W2296614451 · doi:10.1371/journal.pone.0150518

Involvement of Polycomb Repressive Complex 2 in Maturation of Induced Pluripotent Stem Cells during Reprogramming of Mouse and Human Fibroblasts

2016· article· en· W2296614451 sur OpenAlexaff
Niusha Khazaie, Mohammad Massumi, Ping Wee, Mahdieh Salimi, Abdulshakour Mohammadnia, Moein Yaqubi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity of AlbertaLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesRazi University
Mots-clésReprogrammingInduced pluripotent stem cellBiologyCell biologyPRC2Regenerative medicineCellular differentiationStem cellEmbryonic stem cellGeneticsGene expressionGeneEZH2

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Induced pluripotent stem cells (iPSCs) provide a reliable source for the study of regenerative medicine, drug discovery, and developmental biology. Despite extensive studies on the reprogramming of mouse and human fibroblasts into iPSCs, the efficiency of reprogramming is still low. Here, we used a bioinformatics and systems biology approach to study the two gene regulatory waves governing the reprogramming of mouse and human fibroblasts into iPSCs. Our results revealed that the maturation phase of reprogramming was regulated by a more complex regulatory network of transcription factors compared to the initiation phase. Interestingly, in addition to pluripotency factors, the polycomb repressive complex 2 (PRC2) members Ezh2, Eed, Jarid2, Mtf2, and Suz12 are crucially recruited during the maturation phase of reprogramming. Moreover, we found that during the maturation phase of reprogramming, pluripotency factors, via the expression and induction of PRC2 complex members, could silence the lineage-specific gene expression program and maintain a ground state of pluripotency in human and mouse naïve iPSCs. The findings obtained here provide us a better understanding of the gene regulatory network (GRN) that governs reprogramming, and the maintenance of the naïve state of iPSCs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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