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Enregistrement W4392201331 · doi:10.1101/2024.02.23.581772

Epigenetic Control of Adaptive or Homeostatic Splicing of Alternative Exons and <i>Prolactin</i> Gene Expression During Interval-Training Activities of Pituitary Cells

2024· preprint· en· W4392201331 sur OpenAlexaff
Ling Liu, Hai Dang Nguyen, Urmi Das, Samuel Ogunsola, Jiankun Yu, Lei Lei, Matthew Kung, Shervin Pejhan, Mojgan Rastegar, Jiuyong Xie

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExonAlternative splicingRNA splicingMECP2EpigeneticsBiologyExonic splicing enhancerGeneProlactinGene expressionCell biologyGeneticsHormoneEndocrinologyRNAPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interval-training activities induce adaptive cellular changes without altering their fundamental identity, but the precise underlying molecular mechanisms are not fully understood. In this study, we demonstrate that interval-training depolarization (ITD) of pituitary cells triggers distinct adaptive or homeostatic splicing responses of alternative exons. This occurs while preserving the steady-state expression of the Prolactin and other hormone genes. The nature of these splicing responses depends on the exon’s DNA methylation status, the methyl-C-binding protein MeCP2 and its associated CA-rich motif-binding hnRNP L. Interestingly, the steady expression of the Prolactin gene is also reliant on MeCP2, whose disruption during ITD leads to exacerbated overexpression and multi-exon aberrant splicing of the hormone gene transcripts, similar to the observed hyperprolactinemia or activity-dependent aberrant splicing in Rett Syndrome. Therefore, depending on how many times cells are stimulated, exons may exhibit different splicing responses to cell activities. During the ITD, epigenetic control is crucial for both adaptive or homeostatic splicing and the steady expression of the Prolactin hormone gene. Disruption in this regulation may have significant implications for the development of progressive diseases.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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