Essential transcription factors for induced neuron differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Neurogenins are proneural transcription factors required to specify neuronal identity. Their overexpression in human pluripotent stem cells rapidly produces cortical-like neurons with spiking activity and, because of this, they have been widely adopted for human neuron disease models. However, we do not fully understand the key downstream regulatory effectors responsible for driving neural differentiation. Here, using inducible expression of NEUROG1 and NEUROG2, we identify transcription factors (TFs) required for directed neuronal differentiation by combining expression and chromatin accessibility analyses with a pooled in vitro CRISPR-Cas9 screen targeting all ~1900 TFs in the human genome. The loss of one of these essential TFs (ZBTB18) yields few MAP2-positive neurons. Differentiated ZBTB18-null cells have radically altered gene expression, leading to cytoskeletal defects and stunted neurites and spines. In addition to identifying key downstream TFs for neuronal differentiation, our work develops an integrative multi-omics and TFome-wide perturbation platform to rapidly characterize essential TFs for the differentiation of any human cell type.
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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 ».