Myocardin-related transcription factor and serum response factor regulate cilium turnover by both transcriptional and local mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Turnover of the primary cilium (PC) is critical for proliferation and tissue homeostasis. Each key component of the PC resorption machinery, the HEF1/Aurora kinase A (AurA)/HDAC6 pathway harbors cis-elements potentially targeted by the transcriptional co-activator myocardin-related transcription factor (MRTF) and/or its partner serum response factor (SRF). Thus we investigated if MRTF and/or SRF regulate PC turnover. Here we show that (1) both MRTF and SRF are indispensable for serum-induced PC resorption, and (2) they act via both transcriptional and local mechanisms. Intriguingly, MRTF and SRF are present in the basal body and/or the PC, and serum facilitates ciliary MRTF recruitment. MRTF promotes the stability and ciliary accumulation of AurA and facilitates SRF phosphorylation. Ciliary SRF interacts with AurA and HDAC6. MRTF also inhibits ciliogenesis. It interacts with and is required for the correct localization of the ciliogenesis modulator CEP290. Thus, MRTF and SRF are critical regulators of PC assembly and/or disassembly, acting both as transcription factors and as PC constituents.
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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 ».