Transcriptomic Analysis of Purified Embryonic Neural Stem Cells from Zebrafish Embryos Reveals Signaling Pathways Involved in Glycine-Dependent Neurogenesis
Notice bibliographique
Résumé
How is the initial set of neurons correctly established during the development of the vertebrate central nervous system? In the embryo, glycine and GABA are depolarizing due the immature chloride gradient, which is only reversed to become hyperpolarizing later in post-natal development. We previously showed that glycine regulates neurogenesis via paracrine signaling that promotes calcium transients in neural stem cells (NSCs) and their differentiation into interneurons within the spinal cord of the zebrafish embryo. However, the subjacent molecular mechanisms are not yet understood. Our previous work suggests that early neuronal progenitors were not differentiating correctly in the developing spinal cord. As a result, we aimed at identifying the downstream molecular mechanisms involved specifically in NSCs during glycine-dependent embryonic neurogenesis. Using a gfap:GFP transgenic line, we successfully purified NSCs by fluorescence-activated cell sorting from whole zebrafish embryos and in embryos in which the glycine receptor was knocked down. The strength of this approach is that it focused on the NSC population while tackling the biological issue in an in vivo context in whole zebrafish embryos. After sequencing the transcriptome by RNA-sequencing, we analyzed the genes whose expression was changed upon disruption of glycine signaling and we confirmed the differential expression by independent RTqPCR assay. While over a thousand genes showed altered expression levels, through pathway analysis we identified 14 top candidate genes belonging to five different canonical signaling pathways (signaling by calcium, TGF-beta, sonic hedgehog, Wnt, and p53-related apoptosis) that are likely to mediate the promotion of neurogenesis by glycine.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».