Examining the NEUROG2 lineage and associated gene expression in human cortical organoids
Notice bibliographique
Résumé
Proneural genes are conserved drivers of neurogenesis across the animal kingdom. How their functions have adapted to guide human-specific neurodevelopmental features is poorly understood. Here, we mined transcriptomic data from human fetal cortices and generated from human embryonic stem cell-derived cortical organoids (COs) to show that NEUROG1 and NEUROG2 are most highly expressed in basal neural progenitor cells, with pseudotime trajectory analyses indicating that NEUROG1-derived lineages predominate early and NEUROG2 lineages later. Using ChIP-qPCR, gene silencing and overexpression studies in COs, we show that NEUROG2 is necessary and sufficient to directly transactivate known target genes (NEUROD1, EOMES, RND2). To identify new targets, we engineered NEUROG2-mCherry knock-in human embryonic stem cells for CO generation. The mCherry-high CO cell transcriptome is enriched in extracellular matrix-associated genes, and two genes associated with human-accelerated regions: PPP1R17 and FZD8. We show that NEUROG2 binds COL1A1, COL3A1 and PPP1R17 regulatory elements, and induces their ectopic expression in COs, although NEUROG2 is not required for this expression. Neurog2 similarly induces Col3a1 and Ppp1r17 in murine P19 cells. These data are consistent with a conservation of NEUROG2 function across mammalian species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 ».