Cross-activation of FGF, NODAL, and WNT pathways constrains BMP-signaling-mediated induction of the totipotent state in mouse embryonic stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Embryonic stem cells (ESCs) are an attractive model to study the relationship between signaling and cell fates. Cultured mouse ESCs can exist in multiple states resembling distinct stages of early embryogenesis, such as totipotent, pluripotent, primed, and primitive endoderm. The signaling mechanisms regulating the totipotent state and coexistence of these states are poorly understood. Here we identify bone morphogenetic protein (BMP) signaling as an inducer of the totipotent state. However, we discover that BMP's role is constrained by the cross-activation of FGF, NODAL, and WNT pathways. We exploit this finding to enhance the proportion of totipotent cells by rationally inhibiting the cross-activated pathways. Single-cell mRNA sequencing reveals that induction of the totipotent state is accompanied by suppression of primed and primitive endoderm states. Furthermore, reprogrammed totipotent cells we generate in culture resemble totipotent cells of preimplantation embryo. Our findings reveal a BMP signaling mechanism regulating both the totipotent state and heterogeneity of ESCs.
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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 ».