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Enregistrement W2975600638 · doi:10.7554/elife.50226

An RNAi screen unravels the complexities of Rho GTPase networks in skin morphogenesis

2019· article· en· W2975600638 sur OpenAlexfundno aff
Mélanie Laurin, Nicholas C. Gomez, John M. Levorse, Ataman Sendoel, Megan Sribour, E. Fuchs

Notice bibliographique

RevueeLife · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthHuman Frontier Science ProgramCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research SocietyBurroughs Wellcome FundHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésMorphogenesisCell biologyBiologyCytoskeletonInteractomeRNA interferenceMorphogenHair follicleGTPaseProteomicsCellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During mammalian embryogenesis, extensive cellular remodeling is needed for tissue morphogenesis. As effectors of cytoskeletal dynamics, Rho GTPases and their regulators are likely involved, but their daunting complexity has hindered progress in dissecting their functions. We overcome this hurdle by employing high throughput in utero RNAi-mediated screening to identify key Rho regulators of skin morphogenesis. Our screen unveiled hitherto unrecognized roles for Rho-mediated cytoskeletal remodeling events that impact hair follicle specification, differentiation, downgrowth and planar cell polarity. Coupling our top hit with gain/loss-of-function genetics, interactome proteomics and tissue imaging, we show that RHOU, an atypical Rho, governs the cytoskeletal-junction dynamics that establish columnar shape and planar cell polarity in epidermal progenitors. Conversely, RHOU downregulation is required to remodel to a conical cellular shape that enables hair bud invagination and downgrowth. Our findings underscore the power of coupling screens with proteomics to unravel the physiological significance of complex gene families.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,316

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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