Kremen1 regulates mechanosensory hair cell development in the mammalian cochlea and the zebrafish lateral line
Notice bibliographique
Résumé
Here we present spatio-temporal localization of Kremen1, a transmembrane receptor, in the mammalian cochlea, and investigate its role in the formation of sensory organs in mammal and fish model organisms. We show that Kremen1 is expressed in prosensory cells during cochlear development and in supporting cells of the adult mouse cochlea. Based on this expression pattern, we investigated whether Kremen1 functions to modulate cell fate decisions in the prosensory domain of the developing cochlea. We used gain and loss-of-function experiments to show that Kremen1 is sufficient to bias cells towards supporting cell fate, and is implicated in suppression of hair cell formation. In addition to our findings in the mouse cochlea, we examined the effects of over expression and loss of Kremen1 in the zebrafish lateral line. In agreement with our mouse data, we show that over expression of Kremen1 has a negative effect on the number of mechanosensory cells that form in the zebrafish neuromasts, and that fish lacking Kremen1 protein develop more hair cells per neuromast compared to wild type fish. Collectively, these data support an inhibitory role for Kremen1 in hair cell fate specification.
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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) | 0,002 | 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 ».