Phosphoproteomics identifies a bimodal EPHA2 receptor switch that promotes embryonic stem cell differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Embryonic Stem Cell (ESC) differentiation requires complex cell signalling network dynamics, although the key molecular events remain poorly understood. Here, we use phosphoproteomics to identify an FGF4-mediated phosphorylation switch centred upon the key Ephrin receptor EPHA2 in differentiating ESCs. We show that EPHA2 maintains pluripotency and restrains commitment by antagonising ERK1/2 signalling. Upon ESC differentiation, FGF4 utilises a bimodal strategy to disable EPHA2, which is accompanied by transcriptional induction of EFN ligands. Mechanistically, FGF4-ERK1/2-RSK signalling inhibits EPHA2 via Ser/Thr phosphorylation, whilst FGF4-ERK1/2 disrupts a core pluripotency transcriptional circuit required for Epha2 gene expression. This system also operates in mouse and human embryos, where EPHA receptors are enriched in pluripotent cells whilst surrounding lineage-specified trophectoderm expresses EFNA ligands. Our data provide insight into function and regulation of EPH-EFN signalling in ESCs, and suggest that segregated EPH-EFN expression coordinates cell fate with compartmentalisation during early embryonic 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) | 0,002 | 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 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 ».