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Enregistrement W2971951026 · doi:10.1038/s41467-019-11894-3

Pituitary cell translation and secretory capacities are enhanced cell autonomously by the transcription factor Creb3l2

2019· article· en· W2971951026 sur OpenAlexafffund
Konstantin Khetchoumian, Aurélio Balsalobre, Alexandre Mayran, Helen Christian, Valérie Chénard, Julie St‐Pierre, Jacques Drouin

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEndoplasmic Reticulum Stress and Disease
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCIHR Skin Research Training CentreCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaFonds de Recherche du Québec - SantéCompute Canada
Mots-clésTranslation (biology)EffectorTranscription factorCell biologyProtein biosynthesisBiologyCellSignal transductionSecretory proteinGeneMessenger RNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Translation is a basic cellular process and its capacity is adapted to cell function. In particular, secretory cells achieve high protein synthesis levels without triggering the protein stress response. It is unknown how and when translation capacity is increased during differentiation. Here, we show that the transcription factor Creb3l2 is a scaling factor for translation capacity in pituitary secretory cells and that it directly binds ~75% of regulatory and effector genes for translation. In parallel with this cell-autonomous mechanism, implementation of the physiological UPR pathway prevents triggering the protein stress response. Knockout mice for Tpit, a pituitary differentiation factor, show that Creb3l2 expression and its downstream regulatory network are dependent on Tpit. Further, Creb3l2 acts by direct targeting of translation effector genes in parallel with signaling pathways that otherwise regulate protein synthesis. Expression of Creb3l2 may be a useful means to enhance production of therapeutic 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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