MicroRNA regulation of murine trophoblast stem cell self-renewal and differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Proper placentation is fundamental to successful pregnancy. Placenta arises from differentiation of trophoblast stem (TS) cells during development. Despite being recognized as the counterpart of ES cells in placental development, the role of regulatory miRNAs in TS cell differentiation remains inadequately explored. Here, we have identified complete repertoire of microRNAs present in mouse trophoblast cells in proliferative and differentiated state. We demonstrated that two miRNA clusters, -290 and -322, displayed reciprocal expression during trophoblast differentiation. Loss of miR-290 cluster members or gain in miR-322 cluster members led to differentiation of TS cells. The trophoblast stemness factor, CDX2, transactivated the miR-290 cluster and Cyclin D1 . MiR-290 cluster members repressed cell cycle repressors, P21, P27, WEE1, RBL2, and E2F7, in TS cells. MiR-322 cluster members repressed the cell cycle activators, CYCLIN D1, CYCLIN E1, CDC25B, and CDX2, to induce differentiation. Taken together, our findings highlight the importance of posttranscriptional regulation by conserved miRNA clusters that form a regulatory network with CDX2, cell cycle activators, and repressors in equipoising TS cell self-renewal and differentiation.
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 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 ».