An intricate regulatory circuit between FLI1 and GATA1/GATA2/LDB1/ERG dictates erythroid vs. megakaryocytic differentiation
Notice bibliographique
Résumé
during hematopoiesis, megakaryocytic erythroid progenitors (MePs) differentiate into megakaryocytic or erythroid lineages in response to specific transcriptional factors, yet the regulatory mechanism remains to be elucidated.using the MeP-like cell line Hel western blotting, RT-qPCR, lentivirus-mediated downregulation, flow cytometry as well as chromatin immunoprecipitation (chip) assay demonstrated that the e26 transformation-specific (eTS) transcription factor friend leukemia integration factor 1 (Fli-1) inhibits erythroid differentiation.The present study using these methods showed that while Fli1-mediated downregulation of GaTa binding protein 1 (GaTa1) suppresses erythropoiesis, its direct transcriptional induction of GaTa2 promotes megakaryocytic differentiation.GaTa1 is also involved in megakaryocytic differentiation through regulation of GaTa2.By contrast to Fli1, the eTS member erythroblast transformation-specific-related gene (ERG) negatively controls GaTa2 and its overexpression through exogenous transfection blocks megakaryocytic differentiation.in addition, Fli1 regulates expression of liM domain Binding 1 (ldB1) during erythroid and megakaryocytic commitment, whereas shrna-mediated depletion of ldB1 downregulates Fli1 and GaTa2 but increases GaTa1 expression. in agreement, ldB1 ablation using shrna lentivirus expression blocks megakaryocytic differentiation and modestly suppresses erythroid maturation.These results suggested that a certain threshold level of ldB1 expression enables Fli1 to block erythroid differentiation.overall, Fli1 controlled the commitment of MeP to either erythroid or megakaryocytic lineage through an intricate regulation of GaTa1/GaTa2, ldB1 and erG, exposing multiple targets for cell fate commitment and therapeutic intervention.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».