Influence of FGF4 and BMP4 on FGFR2 dynamics during the segregation of epiblast and primitive endoderm cells in the pre-implantation mouse embryo
Notice bibliographique
Résumé
Specification of the epiblast (EPI) and primitive endoderm (PE) in the mouse embryo involves fibroblast growth factor (FGF) signaling through the RAS/MAP kinase pathway. FGFR1 and FGFR2 are thought to mediate this signaling in the inner cell mass (ICM) of the mouse blastocyst and BMP signaling can also influence PE specification. In this study, we further explored the dynamics of FGFR2 expression through an enhanced green fluorescent protein (eGFP) reporter mouse line (FGFR2-eGFP). We observed that FGFR2-eGFP is present in the late 8-cell stage; however, it is absent or reduced in the ICM of early blastocysts. We then statistically correlated eGFP expression with PE and EPI markers GATA6 and NANOG, respectively. We detected that eGFP is weakly correlated with GATA6 in early blastocysts, but this correlation quickly increases as the blastocyst develops. The correlation between eGFP and NANOG decreases throughout blastocyst development. Treatment with FGF from the morula stage onwards did not affect FGFR2-eGFP presence in the ICM of early blastocysts; however, late blastocysts presented FGFR2-eGFP in all cells of the ICM. BMP treatment positively influenced FGFR2-eGFP expression and reduced the number of NANOG-positive cells in late blastocysts. In conclusion, FGFR2 is not strongly associated with PE precursors in the early blastocyst, but it is highly correlated with PE cells as blastocyst development progresses, consistent with the proposed role for FGFR2 in maintenance rather than initiating the PE lineage.
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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 ».