Fgf-driven Tbx protein activities directly induce <i>myf5</i> and <i>myod</i> to initiate zebrafish myogenesis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Skeletal muscle derives from dorsal mesoderm formed during vertebrate gastrulation. Fibroblast growth factor (Fgf) signalling cooperates with Tbx transcription factors to promote dorsal mesoderm formation, but their role in myogenesis has been unclear. Using zebrafish, we show that dorsally derived Fgf signals act through Tbx16 and Tbxta to induce slow and fast trunk muscle precursors at distinct dorsoventral positions. Tbx16 binds to and directly activates the myf5 and myod genes, which are required for commitment to myogenesis. Tbx16 activity depends on Fgf signalling from the organiser. In contrast, Tbxta is not required for myf5 expression, but binds a specific site upstream of myod that is not bound by Tbx16 and drives (dependent on Fgf signals) myod expression in adaxial slow precursors, thereby initiating trunk myogenesis. After gastrulation, when similar muscle cell populations in the post-anal tail are generated from tailbud, declining Fgf signalling is less effective at initiating adaxial myogenesis, which is instead initiated by Hedgehog signalling from the notochord. Our findings suggest a hypothesis for ancestral vertebrate trunk myogenic patterning and how it was co-opted during tail evolution to generate similar muscle by new mechanisms. This article has an associated ‘The people behind the papers’ interview.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».