The MEF2A transcription factor interactome in cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional regulators encoded by the Myocyte Enhancer Factor 2 (MEF2) gene family play a fundamental role in cardiac development, homeostasis and pathology. Previous studies indicate that MEF2A protein-protein interactions serve as a network hub in several cardiomyocyte cellular processes. Based on the idea that interactions with regulatory protein partners underly the diverse roles of MEF2A in cardiomyocyte gene expression, we undertook a systematic unbiased screen of the MEF2A protein interactome in primary cardiomyocytes using an affinity purification-based quantitative mass spectrometry approach. Bioinformatic processing of the MEF2A interactome revealed protein networks involved in the regulation of programmed cell death, inflammatory responses, actin dynamics and stress signaling in primary cardiomyocytes. Further biochemical and functional confirmation of specific protein-protein interactions documented a dynamic interaction between MEF2A and STAT3 proteins. Integration of transcriptome level data from MEF2A and STAT3-depleted cardiomyocytes reveals that the balance between MEF2A and STAT3 activity exerts a level of executive control over the inflammatory response and cardiomyocyte cell survival and experimentally ameliorates Phenylephrine induced cardiomyocyte hypertrophy. Lastly, we identified several MEF2A/STAT3 co-regulated genes, including the MMP9 gene. Herein, we document the cardiomyocyte MEF2A interactome, which furthers our understanding of protein networks involved in the hierarchical control of normal and pathophysiological cardiomyocyte gene expression in the mammalian heart.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».