Altering chromatin methylation patterns and the transcriptional network involved in regulation of hematopoietic stem cell fate
Notice bibliographique
Résumé
Hematopoietic stem cells (HSCs) are quiescent cells with self-renewal capacity and potential multilineage development. Various molecular regulatory mechanisms such as epigenetic modifications and transcription factor (TF) networks play crucial roles in establishing a balance between self-renewal and differentiation of HSCs. Histone/DNA methylations are important epigenetic modifications involved in transcriptional regulation of specific lineage HSCs via controlling chromatin structure and accessibility of DNA. Also, TFs contribute to either facilitation or inhibition of gene expression through binding to enhancer or promoter regions of DNA. As a result, epigenetic factors and TFs regulate the activation or repression of HSCs genes, playing a central role in normal hematopoiesis. Given the importance of histone/DNA methylation and TFs in gene expression regulation, their aberrations, including changes in HSCs-related methylation of histone/DNA and TFs (e.g., CCAAT-enhancer-binding protein α, phosphatase and tensin homolog deleted on the chromosome 10, Runt-related transcription factor 1, signal transducers and activators of transcription, and RAS family proteins) could disrupt HSCs fate. Herewith, we summarize how dysregulations in the expression of genes related to self-renewal, proliferation, and differentiation of HSCs caused by changes in epigenetic modifications and transcriptional networks lead to clonal expansion and leukemic transformation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».