Regulating the transcriptomes that mediate the conversion of fibroblasts to various nervous system neural cell types
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of the mechanism of cell fate transition during the direct reprogramming of fibroblasts into various central nervous system (CNS) neural cell types has been limited by the lack of a comprehensive analysis on generated cells, independently and in comparison with other CNS neural cell types. Here, we applied an integrative approach on 18 independent high throughput expression data sets to gain insight into the regulation of the transcriptome during the conversion of fibroblasts into induced neural stem cells, induced neurons (iNs), induced astrocytes, and induced oligodendrocyte progenitor cells (iOPCs). We found common down-regulated genes to be mostly related to fibroblast-specific functions, and suggest their potential as markers for screening of the silencing of the fibroblast-specific program. For example, Tagln was significantly down-regulated across all considered data sets. In addition, we identified specific profiles of up-regulated genes for each CNS neural cell types, which could be potential markers for maturation and efficiency screenings. Furthermore, we identified the main TFs involved in the regulation of the gene expression program during direct reprogramming. For example, in the generation of iNs from fibroblasts, the Rest TF was the main regulator of this reprogramming. In summary, our computational approach for meta-analyzing independent expression data sets provides significant details regarding the molecular mechanisms underlying the regulation of the gene expression program, and also suggests potentially useful candidate genes for screening down-regulation of fibroblast gene expression profile, maturation, and efficiency, as well as candidate TFs for increasing the efficiency of the reprogramming process.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».