The long non-coding RNA Snhg3 is essential for mouse embryonic stem cell self-renewal and pluripotency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Small nucleolar RNA host gene 3 (Snhg3) is a long non-coding RNA (lncRNA) that was shown to participate in the tumorigenesis of certain cancers. However, little is known about its role in embryonic stem cells (ESCs). METHODS: Here, we investigated the role of Snhg3 in mouse ESCs (mESCs) through both loss-of-function (knockdown) and gain-of-function (overexpression) approaches. Alkaline phosphatase staining, secondary colony formation, propidium iodide staining, western blotting, and quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR) were used to access self-renewal capacity, whereas immunofluorescence, qRT-PCR, and embryoid body formation were performed to examine pluripotency. In addition, the effect of Snhg3 on mouse embryonic development was determined based on the morphological changes, blastocyst rate, and altered pluripotency marker (Nanog, Oct4) expression. Moreover, the relationship between Snhg3 and key pluripotency factors was evaluated by chromatin immunoprecipitation qPCR, qRT-PCR, subcellular fractionation, and RNA immunoprecipitation. Finally, RNA pull-down and mass spectrometry were applied to explore the potential interacting proteins of Snhg3 in mESCs. RESULTS: We demonstrated that Snhg3 is essential for self-renewal and pluripotency maintenance in mESCs. In addition, Snhg3 knockdown disrupted mouse early embryo development. Mechanistically, Snhg3 formed a positive feedback network with Nanog and Oct4, and 126 Snhg3-interacting proteins were identified in mESCs. CONCLUSIONS: Snhg3 is essential for mESC self-renewal and pluripotency, as well as mouse early embryo development.
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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 | 0,001 |
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 ».