Analysis of <scp>FGF20</scp> ‐regulated genes in organ of Corti progenitors by translating ribosome affinity purification
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the mechanisms that regulate hair cell (HC) differentiation in the organ of Corti (OC) is essential to designing genetic therapies for hearing loss due to HC loss or damage. We have previously identified Fibroblast Growth Factor 20 (FGF20) as having a key role in HC and supporting cell differentiation in the mouse OC. To investigate the genetic landscape regulated by FGF20 signaling in OC progenitors, we employ Translating Ribosome Affinity Purification combined with Next Generation RNA Sequencing (TRAPseq) in the Fgf20 lineage. RESULTS: We show that TRAPseq targeting OC progenitors effectively enriched for RNA from this rare cell population. TRAPseq identified differentially expressed genes (DEGs) downstream of FGF20, including Etv4, Etv5, Etv1, Dusp6, Hey1, Hey2, Heyl, Tectb, Fat3, Cpxm2, Sall1, Sall3, and cell cycle regulators such as Cdc20. Analysis of Cdc20 conditional-null mice identified decreased cochlea length, while analysis of Sall1-null and Sall1-ΔZn2-10 mice, which harbor a mutation that causes Townes-Brocks syndrome, identified a decrease in outer hair cell number. CONCLUSIONS: We present two datasets: genes with enriched expression in OC progenitors, and DEGs downstream of FGF20 in the embryonic day 14.5 cochlea. We validate select DEGs via in situ hybridization and in vivo functional studies in mice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».