Tcf12 and NeuroD1 cooperatively drive neuronal migration during cortical development
Notice bibliographique
Résumé
Corticogenesis consists of a series of synchronised events, including fate transition of cortical progenitors, neuronal migration, specification and connectivity. NeuroD1, a basic helix-loop-helix (bHLH) transcription factor (TF), contributes to all of these events, but how it coordinates these independently is still unknown. Here, we demonstrate that NeuroD1 expression is accompanied by a gain of active chromatin at a large number of genomic loci. Interestingly, transcriptional activation of these loci relied on a high local density of adjacent bHLH TFs motifs, including, predominantly, Tcf12. We found that activity and expression levels of Tcf12 were high in cells with induced levels of NeuroD1 that spanned the transition of cortical progenitors from proliferative to neurogenic divisions. Moreover, Tcf12 forms a complex with NeuroD1 and co-occupies a subset of NeuroD1 target loci. This Tcf12-NeuroD1 cooperativity is essential for gaining active chromatin and targeted expression of genes involved in cell migration. By functional manipulation in vivo, we further show that Tcf12 is essential during cortical development for the correct migration of newborn neurons and, hence, for proper cortical lamination.
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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 ».