ENDOTHELIAL GENE REGULATORY ELEMENTS ASSOCIATED WITH CARDIOPHARYNGEAL LINEAGE DIFFERENTIATION
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Endothelial cells (EC) differentiate from multiple sources, including the cardiopharyngeal mesoderm, which gives rise also to cardiac and branchiomeric muscles. Here, we used a cardiogenic mesoderm cell differentiation model that also activates an endothelial transcription program to identify endothelial regulatory elements activated in early cardiogenic mesoderm. Integrating our chromatin remodeling and gene expression data with available single-cell RNA-seq data from mouse embryos, we identified 101 putative regulatory elements of EC genes. We then applied a machine-learning strategy, trained on validated enhancers, to predict the probability of the sequences to function as enhancers. The computational assay determined that 50% of these sequences were likely enhancers, some of which have been previously reported. We also identified a smaller set of regulatory elements of well-known EC genes and validated them using genetic and epigenetic perturbation. Finally, we used the integration of multiple data sources and computational tools to search for transcriptional factor binding motifs. In conclusion, we identified novel EC regulatory sequences with a high likelihood to be enhancers, and we validated a subset of them using computational and cell culture models. Motif analyses revealed that the core EC transcription factors GATA/ETS/FOS is a likely driver of EC differentiation in cardiopharyngeal mesoderm.
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 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) | 0,002 | 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 ».