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Enregistrement W4395072122 · doi:10.1038/s41467-024-47437-8

Functional synergy of a human-specific and an ape-specific metabolic regulator in human neocortex development

2024· article· en· W4395072122 sur OpenAlexaff
Lei Xing, Vasiliki Gkini, Anni I. Nieminen, Hui-Chao Zhou, Matilde Aquilino, Ronald Naumann, Katrin Reppe, Kohichi Tanaka, Peter Carmeliet, Oskari Heikinheimo, Svante Pääbo, Wieland Β. Huttner, Takashi Namba

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesHelsinki Institute of Life Science, Helsingin YliopistoBiocenter FinlandSyöpäsäätiöNOMIS StiftungSigrid Juséliuksen SäätiöMax-Planck-GesellschaftAcademy of FinlandBrain Science FoundationHelsingin Yliopisto
Mots-clésNeocortexRegulatorBiologyComputational biologyNeuroscienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolism has recently emerged as a major target of genes implicated in the evolutionary expansion of human neocortex. One such gene is the human-specific gene ARHGAP11B. During human neocortex development, ARHGAP11B increases the abundance of basal radial glia, key progenitors for neocortex expansion, by stimulating glutaminolysis (glutamine-to-glutamate-to-alpha-ketoglutarate) in mitochondria. Here we show that the ape-specific protein GLUD2 (glutamate dehydrogenase 2), which also operates in mitochondria and converts glutamate-to-αKG, enhances ARHGAP11B's ability to increase basal radial glia abundance. ARHGAP11B + GLUD2 double-transgenic bRG show increased production of aspartate, a metabolite essential for cell proliferation, from glutamate via alpha-ketoglutarate and the TCA cycle. Hence, during human evolution, a human-specific gene exploited the existence of another gene that emerged during ape evolution, to increase, via concerted changes in metabolism, progenitor abundance and neocortex size.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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