Manipulation of the Myc Interactome to Enhance Nerve Regeneration in a Murine Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was undertaken to explore manipulation of the Myc protein interactome, members of an oncogene group, in enhancing the intrinsic growth of injured peripheral adult postmitotic neurons and the nerves they supply. New approaches to enhance adult neuron growth properties are a key strategy in improving nerve regeneration. METHODS: Expression and impact of Myc interactome members c-Myc, N-Myc, Mad1, and Max were evaluated within naive and "preconditioned" adult sensory neurons and Schwann cells (SCs), using siRNA and transfection of CRISPR/Cas9 or luciferase reporter in vitro. Morphological, behavioral, and electrophysiological indices of nerve regeneration were analyzed in vivo. RESULTS: c-Myc, N-Myc, Max, and Mad were expressed in adult sensory neurons and in partnering SCs. In vitro knockdown (KD) of either Mad1 or Max, competitive inhibitors of Myc, unleashed heightened neurite outgrowth in both naive uninjured or preconditioned adult neurons. In contrast, KD or inhibition of both isoforms of Myc was required to suppress growth. In SCs, Mad1 KD not only enhanced migratory behavior but also conditioned increased outgrowth in separately cultured adult sensory neurons. In vivo, local Mad1 KD improved electrophysiological, behavioral, and structural indices of nerve regeneration out to 60 days of follow-up. INTERPRETATION: Members of the Myc interactome, specifically Mad1, are novel targets for improving nerve regeneration. Unleashing of Myc growth signaling through Mad1 KD enhances the regrowth of both peripheral neurons and SCs to facilitate better regrowth of nerves. ANN NEUROL 2024;96:216-230.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».