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Enregistrement W4206359615 · doi:10.3390/cells11030327

Enhanced Loss of Retinoic Acid Network Genes in Xenopus laevis Achieves a Tighter Signal Regulation

2022· article· en· W4206359615 sur OpenAlexfundno aff
Tali Abbou, Liat Bendelac-Kapon, Audeliah Sebag, Abraham Fainsod

Notice bibliographique

RevueCells · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationUnited States-Israel Binational Science FoundationWolfson FoundationUnited States - Israel Binational Science FoundationUnited States - Israel Binational Agricultural Research and Development FundManitoba Liquor and Lotteries
Mots-clésXenopusRetinoic acidBiologyGeneGeneticsGene regulatory networkCell biologyGenomeCrosstalkGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retinoic acid (RA) is a major regulatory signal during embryogenesis produced from vitamin A (retinol) by an extensive, autoregulating metabolic and signaling network to prevent fluctuations that result in developmental malformations. Xenopus laevis is an allotetraploid hybrid frog species whose genome includes L (long) and S (short) chromosomes from the originating species. Evolutionarily, the X. laevis subgenomes have been losing either L or S homoeologs in about 43% of genes to generate singletons. In the RA network, out of the 47 genes, about 47% have lost one of the homoeologs, like the genome average. Interestingly, RA metabolism genes from storage (retinyl esters) to retinaldehyde production exhibit enhanced gene loss with 75% singletons out of 28 genes. The effect of this gene loss on RA signaling autoregulation was studied. Employing transient RA manipulations, homoeolog gene pairs were identified in which one homoeolog exhibits enhanced responses or looser regulation than the other, while in other pairs both homoeologs exhibit similar RA responses. CRISPR/Cas9 targeting of individual homoeologs to reduce their activity supports the hypothesis where the RA metabolic network gene loss results in tighter network regulation and more efficient RA robustness responses to overcome complex regulation conditions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,511

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
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Résumé présentoui

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