Transcriptional Profiling Reveals Ribosome Biogenesis, Microtubule Dynamics and Expression of Specific lncRNAs to be Part of a Common Response to Cell-Penetrating Peptides
Notice bibliographique
Résumé
Cell-penetrating peptides (CPPs) are short peptides that are able to efficiently penetrate cellular lipid bilayers. Although CPPs have been used as carriers in conjugation with certain cargos to target specific genes and pathways, how rationally designed CPPs per se affect global gene expression has not been investigated. Therefore, following time course treatments with 4 CPPs-penetratin, PepFect14, mtCPP1 and TP10, HeLa cells were transcriptionally profiled by RNA sequencing. Results from these analyses showed a time-dependent response to different CPPs, with specific sets of genes related to ribosome biogenesis, microtubule dynamics and long-noncoding RNAs being differentially expressed compared to untreated controls. By using an image-based high content phenotypic profiling platform we confirmed that differential gene expression in CPP-treated HeLa cells strongly correlates with changes in cellular phenotypes such as increased nucleolar size and dispersed microtubules, compatible with altered ribosome biogenesis and cell growth. Altogether these results suggest that cells respond to different cell penetrating peptides by alteration of specific sets of genes, which are possibly part of the common response to such stimulus.
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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) | 0,001 | 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 ».