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Enregistrement W2766689051 · doi:10.1139/bcb-2017-0210

Lamin A/C mutation associated with lipodystrophy influences adipogenic differentiation of stem cells through interaction with Notch signaling

2017· article· en· W2766689051 sur OpenAlexvenueno aff
Kseniya Perepelina, Renata I. Dmitrieva, Elena Ignatieva, Aleksandra V. Borodkina, Anna Kostareva, Anna Malashicheva

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésLMNANotch signaling pathwayLaminCell biologyAdipogenesisBiologyCellular differentiationChromatinStem cellSignal transductionMesenchymal stem cellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lamins A and C are involved in many cellular functions, owing to its ability to bind chromatin and transcription factors and affect their properties. Mutations of the LMNA gene encoding lamin A/C affect differentiation capacity of stem cells. However, the signaling pathways involved in interactions with lamins during cellular differentiation remain unclear. Lipodystrophy associated with LMNA mutation R482L causes loss of fat tissue. In this study we investigated the role of LMNA mutation R482L in modulating Notch signaling activity in the adipogenic differentiation of mesenchymal stem cells. Notch was activated using lentiviral Notch intracellular domain. Activation of Notch was estimated through the expression of Notch-responsive genes by qPCR and by activation of a luciferase CSL-reporter construct. The effect of LMNA mutation on Notch activation and adipogenic differentiation was analyzed in cells bearing lentiviral LMNA WT or LMNA R482L. We show that, when Notch is activated, LMNA R482L contributes to down-regulation of Notch activation in undifferentiated and differentiated cells, and decreases adipogenic differentiation. Thus, lamin A/C interacts with Notch signaling, thereby influencing cellular differentiation, and point mutation in LMNA could halt this interaction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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