MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4376279127 · doi:10.7554/elife.87445.1

Opposing, spatially-determined epigenetic forces impose restrictions on stochastic olfactory receptor choice

2023· preprint· en· W4376279127 sur OpenAlexaff
Elizaveta Bashkirova, Nell Klimpert, Ariel Pourmorady, Kevin D. Monahan, Christine Campbell, Jason M. Osinski, Longzhi Tan, Ira Schieren, Beka Stecky, Gilad Barnea, X. Sunney Xie, Ishmail Abdus-Saboor, Benjamin Shykind, Bianca Jones Marlin, Richard M. Gronostajski, Alexander Fleischmann, Stavros Lomvardas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesCommon FundNational Institutes of HealthNIH Office of the DirectorNew York State Stem Cell Science
Mots-clésBiologyGeneticsEpigeneticsTranscription factorTranscription (linguistics)Gene silencingEnhancerGeneEvolutionary biologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Olfactory receptor (OR) choice represents an example of genetically hardwired stochasticity, where every olfactory neuron expresses one out of ~2000 OR alleles in a probabilistic, yet stereotypic fashion. Here, we show that topographic restrictions in OR expression are established in neuronal progenitors by two opposing forces: polygenic transcription and genomic silencing, both of which are influenced by dorsoventral gradients of transcription factors NFIA, B, and X. Polygenic transcription defines spatially constrained OR repertoires, among which one OR allele may be selected for singular expression later in development. Heterochromatin assembly and genomic compartmentalization preferentially eliminate from this “privileged” repertoire ORs with more dorsal expression destinations, which are ectopically transcribed in neuronal progenitors throughout the olfactory epithelium. Our experiments identify early transcription as an “epigenetic” contributor to future developmental patterning and reveal how two spatially responsive probabilistic processes act in concert to establish deterministic, precise, and reproducible territories of stochastic gene expression.

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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,047 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOlfactory and Sensory Function StudiesTravaux en français237 207