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Enregistrement W4388588439 · doi:10.1093/neuonc/noad179.0111

CNSC-27. LOSS OF CAPICUA IMPAIRS OLIGODENDROGENESIS IN THE DEVELOPING MOUSE BRAIN

2023· article· en· W4388588439 sur OpenAlexaff
Joanna Pyczek, Courtney F Hall, Michael J. Johnston, Divya Singhal, Marco Gallo, A. Sorana Morrissy, Jennifer A. Chan

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPDGFRAOligodendrocyteMolecular biologyTranscriptomeCell biologyLineage markersCancer researchMyelinGene expressionNeuroscienceGeneGeneticsStem cellCentral nervous systemProgenitor cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION 70% of all oligodendrogliomas (ODG) harbor hemizygous loss-of-function Capicua (Cic) mutations. Cic is a transcriptional repressor downstream of MAPK signaling. Loss of Cic in neural precursors has been linked to increased proliferation and developmental bias towards differentiation-incompetent oligodendrocyte precursor cells (OPCs). This study aims to elucidate the consequences of OPC-specific Cic loss for oligodendroglia development and assess its contribution to ODG formation. METHODS Pdgfra-CreERT2;Cicfl/+;Rosa26EYFP (heterozygote control, Cic-HET) and Pdgfra-CreERT2;Cicfl/fl;Rosa26EYFP (homozygous knockout, Cic-KO) mice were used to induce Cic deletion and EYFP expression in OPCs during the postnatal wave of oligodendrocyte production (P3+P5). Double labeling with BrdU at P6 and EdU 6 hours prior to experimental endpoint was used to birthdate and assess active proliferation, respectively. Cic knockout was confirmed on the genomic level by qPCR. Formalin-fixed mouse brains were analyzed at 7-, 14- and 28-days post injection (dpi) for expression of proliferation and oligodendrocyte stage-specific markers by multiplex immunofluorescent staining. FACS-sorting was used to enrich for recombined cells based on EYFP expression. The 10x Genomics platform was used to analyze the single cell transcriptome (scRNAseq) of Cic-KO vs Cic-HET brains at designated time points. RESULTS 7dpi Cic-KO brains displayed an increased percentage of Pdgfra+ OPCs (25.76% KO vs. 15.95% HET) and a decreased percentage of CC1+ mature oligodendrocytes (27.69% KO vs. 33.93% HET) compared to heterozygote control. Cic-KO OPCs showed an increased proliferation rate as demonstrated by higher frequency of Ki67+ (3.16% HET vs 7.26%KO) and EdU+ (22.47% HET vs 44.44% KO) cells. scRNAseq revealed upregulation of genes involved in “nervous system development” and downregulation of “myelination” program upon Cic knockout. CONCLUSION We showed that OPC-specific Cic knockout results in increased cellular proliferation and maturation defects in the developing mouse brain. Cic loss may contribute to ODG formation by promoting developmental programs and inhibiting oligodendrocyte maturation in postnatal OPCs.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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