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Enregistrement W4309327088 · doi:10.1038/s41467-022-34806-4

Biasing the conformation of ELMO2 reveals that myoblast fusion can be exploited to improve muscle regeneration

2022· article· en· W4309327088 sur OpenAlexafffund
Viviane Tran, Sarah Nahlé, Amélie Robert, Inès Desanlis, Ryan C. Killoran, Sophie Ehresmann, Marie‐Pier Thibault, David Barford, Kodi S. Ravichandran, Martin Sauvageau, Matthew J. Smith, Marie Kmita, Jean‐François Côté

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitute for Research in Immunology and CancerUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UKGovernment of CanadaJain Foundation
Mots-clésMyocyteCell biologyDysferlinRegeneration (biology)MultinucleateCell fusionBiologySkeletal muscleGeneticsAnatomyCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Myoblast fusion is fundamental for the development of multinucleated myofibers. Evolutionarily conserved proteins required for myoblast fusion include RAC1 and its activator DOCK1. In the current study we analyzed the contribution of the DOCK1-interacting ELMO scaffold proteins to myoblast fusion. When Elmo1−/− mice underwent muscle-specific Elmo2 genetic ablation, they exhibited severe myoblast fusion defects. A mutation in the Elmo2 gene that reduced signaling resulted in a decrease in myoblast fusion. Conversely, a mutation in Elmo2 coding for a protein with an open conformation increased myoblast fusion during development and in muscle regeneration. Finally, we showed that the dystrophic features of the Dysferlin-null mice, a model of limb-girdle muscular dystrophy type 2B, were reversed when expressing ELMO2 in an open conformation. These data provide direct evidence that the myoblast fusion process could be exploited for regenerative purposes and improve the outcome of muscle diseases.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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