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Enregistrement W4292879566 · doi:10.1101/2022.08.23.504995

Never in Mitosis Kinase 2 regulation of metabolism is required for neural differentiation

2022· preprint· en· W4292879566 sur OpenAlexaff
Danielle M. Spice, Tyler T. Cooper, Gilles Lajoie, Gregory M. Kelly

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell biologyWnt signaling pathwayCellular differentiationBiologyCell growthCell cycleP19 cellCellSignal transductionAdult stem cellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Abstract Wnt and Hh are known signalling pathways involved in neural differentiation and recent work has shown the cell cycle regulator, Never in Mitosis Kinase 2 (Nek2) is able to regulate both pathways. Despite its known function in pathway regulation, few studies have explored Nek2 within embryonic development. The P19 embryonal carcinoma cell model was used to investigate Nek2 and neural differentiation through CRISPR knockout and overexpression studies. Loss of Nek2 reduced cell proliferation in the undifferentiated state and during directed differentiation, while overexpression increased cell proliferation. Despite these changes in proliferation rates, Nek2 deficient cells maintained pluripotency markers after neural induction while Nek2 overexpressing cells lost these markers in the undifferentiated state. Nek2 deficient cells lost the ability to differentiate into both neurons and astrocytes, although Nek2 overexpressing cells enhanced neuron differentiation at the expense of astrocytes. Hh and Wnt signaling were explored, however there was no clear connection between Nek2 and these pathways causing the observed changes to differentiation phenotypes. Mass spectrometry was also used during wildtype and Nek2 knockout cell differentiation and we identified reduced electron transport chain components in the knockout population. Immunoblotting confirmed the loss of these components and additional studies showed cells lacking Nek2 were exclusively glycolytic. Interestingly, hypoxia inducible factor 1α was stabilized in these Nek2 knockout cells despite culturing them under normoxic conditions. Since neural differentiation requires a metabolic switch from glycolysis to oxidative phosphorylation, we propose a mechanism where Nek2 prevents HIF1α stabilization, thereby allowing cells to use oxidative phosphorylation to facilitate neuron and astrocyte differentiation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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