Semaphorin Receptors Antagonize Wnt Signaling Through Beta-Catenin Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precise control of morphogen signaling levels is essential for proper development. An outstanding question is: what mechanisms ensure proper morphogen activity and correct cellular responses? Previous work has identified Semaphorin (SEMA) receptors, Neuropilins (NRPs) and Plexins (PLXNs), as positive regulators of the Hedgehog (HH) signaling pathway. Here, we provide evidence that NRPs and PLXNs antagonize Wnt signaling in both fibroblasts and epithelial cells. Further, Nrp1/2 deletion in fibroblasts results in elevated baseline Wnt pathway activity and increased maximal responses to Wnt stimulation. Notably, and in contrast to HH signaling, SEMA receptor-mediated Wnt antagonism is independent of primary cilia. Mechanistically, PLXNs and NRPs act downstream of Dishevelled (DVL) to destabilize β-catenin (CTNNB1) in a proteosome-dependent manner. Further, NRPs, but not PLXNs, act in a GSK3b/CK1-dependent fashion to antagonize Wnt signaling, suggesting distinct repressive mechanisms for these SEMA receptors. Overall, this study identifies SEMA receptors as novel Wnt pathway antagonists that may also play larger roles integrating signals from multiple inputs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».