Endogenous BioID elucidates TCF7L1 interactome modulation upon GSK-3 inhibition in mouse ESCs
Notice bibliographique
Résumé
Modulation of Wnt target gene expression via the TCF/LEFs remains poorly understood. We employ proximity-based biotin labeling (BioID) to examine GSK-3 inhibitor effects on the TCF7L1 interactome in mouse ESCs. We generated ESC lines with biotin ligase BirA* fused to TCF7L1 by knocking it into the endogenous TCF7L1 locus or by inserting a doxinducible BirA*-TCF7L1 transgene into the Rosa26 locus. Induction yielded BirA*-TCF7L1 levels 3-fold higher than in the endogenous system, but substantial overlap in biotinylated proteins with high peptide counts were detected by each method. Known TCF7L1 interactors TLE3/4 and β-catenin, and numerous proteins not previously associated with TCF7L1, were identified in both systems. Despite reduced BirA*-TCF7L1 levels, the number of hits identified with both BioID approaches increased after GSK-3 inhibition. We elucidate the network of TCF7L1 proximal proteins regulated by GSK-3 inhibition, validate the utility of endogenous BioID, and provide mechanistic insights into TCF7L1 target gene regulation. Highlights BirA*-TCF7L1 at single-copy physiological levels generates robust BioID data CHIR99021 reduces TCF7L1 levels but increases detectable TCF7L1-proximal proteins The TCF7L1 interactome of largely epigenetic/transcription factors fluctuates with GSK-3 inhibition JMJD1C, SALL4 and BRG1/SMARCA4 are validated as TCF7L-interacting proteins
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».