Identification of TIA1 mRNA targets during human neuronal development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuronal development is a tightly controlled process involving multi-layered regulatory mechanisms. While transcriptional pathways regulating neurodevelopment are well characterized, post-transcriptional programs are still poorly understood. TIA1 is an RNA-binding protein that can regulate splicing, stability, or translation of target mRNAs, and has been shown to play critical roles in stress response and neurodevelopment. However, the identity of mRNAs regulated by TIA1 during neurodevelopment under unstressed conditions is still unknown. METHODS AND RESULTS: To identify the mRNAs targeted by TIA1 during the first stages of human neurodevelopment, we performed RNA immunoprecipitation-sequencing (RIP-seq) on human embryonic stem cells (hESCs) and derived neural progenitor cells (NPCs), and cortical neurons under unstressed conditions. While there was no change in TIA1 protein levels, the number of TIA1 targeted mRNAs decreased from pluripotent cells to neurons. We identified 2400, 845, and 330 TIA1 mRNA targets in hESCs, NPC, and neurons, respectively. The vast majority of mRNA targets in hESC were genes associated with neurodevelopment and included autism spectrum disorder-risk genes that were not bound in neurons. Additionally, we found that most TIA1 mRNA targets have reduced ribosomal engagement levels. CONCLUSION: Our results reveal TIA1 mRNA targets in hESCs and during human neurodevelopment, indicate that translation repression is a key process targeted by TIA1 binding and implicate TIA1 function in neuronal differentiation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».