A chromatin remodelling SWI/SNF subunit, Snr1, regulates neural stem cell determination and differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Coordinated spatio-temporal regulation of the determination and differentiation of neural stem cells is essential for brain development. Failure to integrate multiple factors leads to defective brain structures or tumour formation. Previous studies suggest changes of chromatin state are needed to direct neural stem cell differentiation, but the mechanisms are unclear. Analysis of Snr1, the Drosophila orthologue of SMARCB1, an ATP-dependent chromatin remodelling protein, identified a key role in regulating the transition of neuroepithelial cells into neural stem cells and subsequent differentiation of neural stem cells into the cells needed to build the brain. Loss of Snr1 in neuroepithelial cells leads to premature neural stem cell formation. Additionally, loss of Snr1 in neural stem cells results in inappropriate perdurance of neural stem cells into adulthood. Snr1 reduction in neuroepithelial or neural stem cells leads to the differential expression of target genes. We find that Snr1 is associated with the actively transcribed chromatin region of these target genes. Thus, Snr1 likely regulates the chromatin state in neuroepithelial cells and maintains chromatin state in neural stem cells for proper brain development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».