Overexpression of Trophoblast Stem Cell-Enriched MicroRNAs Promotes Trophoblast Fate in Embryonic Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
The first cell fate choice of the preimplantation embryo generates the extraembryonic trophoblast and embryonic epiblast lineages. Embryonic stem cells (ESCs) and trophoblast stem cells (TSCs) can be utilized to investigate molecular mechanisms of this first cell fate decision. It has been established that ESCs can be induced to acquire trophoblast lineage characteristics upon manipulation of lineage-determining transcription factors. Here, we have interrogated the potential of microRNAs (miRNAs) to drive trans-differentiation of ESCs into the trophoblast lineage. Analysis of gene expression data identified a network of TSC-enriched miRNAs that were predicted to target mRNAs enriched in ESCs. Ectopic expression of these miRNAs in ESCs resulted in a stable trophoblast phenotype, supported by gene expression changes and in vivo contribution potential. This process is highly miRNA-specific and dependent on Hdac2 inhibition. Our experimental evidence suggests that these miRNAs promote a mural trophectoderm (TE)-like cell fate with physiological properties that differentiate them from the polar TE.
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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 | 0,000 |
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 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 ».