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Enregistrement W3118273522 · doi:10.1007/s12079-020-00600-4

Bipartite regulation of cellular communication network factor 2 and fibroblast growth factor 1 genes by fibroblast growth factor 1 through histone deacetylase 1 and fork head box protein A1

2021· article· en· W3118273522 sur OpenAlexaff
Abdellatif El-Seoudi, Takashi Nishida, T Mizukawa, Takako Hattori, Kazumi Kawata, Eman A. Taha, Masaharu Takigawa, Satoshi Kubota

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Communication and Signaling · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFibroblast Growth Factor Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésFGF1Cell biologyChromatin remodelingTranscription factorHistone deacetylaseBiologyHDAC4Fibroblast growth factorCancer researchHistoneGeneticsFibroblast growth factor receptorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fibroblast growth factor 1 (FGF-1) is the first FGF family member, and it induces proliferation of fibroblasts and other types of the cells. However, recent studies are uncovering unexpected functions of this molecule. Our previous study redefined this growth factor as a catabolic molecule produced in cartilage upon metabolic insult. Indeed, FGF-1 was found to repress the gene expression of cellular communication network factor 2 (CCN2), which protects and regenerates cartilage, amplifying its own production through positive feedback regulation. In the present study, we investigated the molecular mechanism of this bipartite CCN2 repression and FGF1 activation by FGF-1 in chondrocytes. Repression of CCN2 and induction of FGF1 in human chondrocytic cells were both partly abolished by valproic acid, an inhibitor of histone deacetylase 1 (HDAC1), indicating the involvement of chromatin remodeling by histone acetylation in this system. In contrast, RNA degradation analysis suggested no contribution of post-transcriptional regulation of the mRNA stability to the effects conferred by FGF-1. Suspecting a regulation by a specific transcription factor, we next sought a candidate in silico from a large dataset. As a result, we found fork head box protein A1 (FOXA1) as the transcription factor that bound to both CCN2 and FGF1 loci. Functional analysis demonstrated that FOXA1 silencing significantly attenuated the CCN2 repression and FGF1 induction caused by FGF1. These findings collectively indicate that the bipartite regulation by FGF-1 is enabled by the combination of chromatin remodeling by HDACs and transcriptional modulation by FOXA1 with unknown transcriptional coactivators of opposite functionalities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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