Multi-Omics Approach to Dissect the Mechanisms of Rexinoid Signaling in Myoblast Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Stem cells represent a key resource in regenerative medicine, however, there is a critical need for pharmacological modulators to promote efficient conversion of stem cells into a myogenic lineage. We have previously shown that bexarotene, an agonist of retinoid X receptor (RXR) approved for cancer therapy, promotes the specification and differentiation of skeletal muscle progenitors. To decipher the molecular regulation of rexinoid signaling in myogenic differentiation, we have integrated RNA-seq transcription profiles with ChIP-seq of H4K8, H3K9, H3K18, H3K27 acetylation, and H3K27 methylation in addition to that of histone acetyl-transferase p300 in rexinoid-promoted myoblast differentiation. Here, we provide details regarding data collection, validation and omics integration analyses to offer strategies for future data application and replication. Our analyses also reveal molecular pathways underlying different patterns of gene expression and p300-associated histone acetylation at distinct chromatin states in rexinoid-enhanced myoblast differentiation. These datasets can be repurposed for future studies to examine the relationship between signaling molecules, chromatin modifiers and histone acetylation in myogenic regulation, providing a framework for discovery and functional characterization of muscle-specific loci.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».