A functional study of all 40 Caenorhabditis elegans insulin-like peptides
Notice bibliographique
Résumé
The human genome encodes 10 insulin-like genes, whereas the Caenorhabditis elegans genome remarkably encodes 40 insulin-like genes. Knockout strategies to determine the roles of all the insulin/insulin-like peptide ligands (INS) in C. elegans has been challenging due to functional redundancy. Here, we individually overexpressed each of the 40 ins genes pan-neuronally, and monitored multiple phenotypes including: L1 arrest life span, neuroblast divisions under L1 arrest, dauer formation, and fat accumulation, as readouts to characterize the functions of each INS in vivo . Of the 40 INS peptides, we found functions for 35 INS peptides and functionally categorized each as agonists, antagonists, or of pleiotropic function. In particular, we found that 9 of 16 agonistic INS peptides shortened L1 arrest life span and promoted neuroblast divisions during L1 arrest. Our study revealed that a subset of β-class INS peptides that contain a distinct F peptide sequence are agonists. Our work is the first to categorize the structures of INS peptides and relate these structures to the functions of all 40 INS peptides in vivo . Our findings will promote the study of insulin function on development, metabolism, and aging-related diseases.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».