LIPTER, a cardiomyocyte-enriched long noncoding RNA, controls cardiac cytoskeletal maturation and is regulated by a cardiomyocyte-specific enhancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cardiac development is characterized by a complex series of molecular, cytoskeletal and electrophysiological changes that guarantee the proper functioning of adult cardiomyocytes (CMs). These changes are defined by cell-type-specific transcriptional rewiring of progenitor cells to form CMs, and are regulated by various epigenetic elements, such as long noncoding RNAs (lncRNAs). LncRNAs are versatile epigenetic regulators as they may act in cis or in trans to orchestrate important gene programs during cardiac development and may concurrently encode micropeptides. LIPTER is one such lncRNA, previously shown to regulate lipid droplet transport in cardiomyocytes and thus an important regulator of cardiomyocyte metabolism. Here we show that LIPTER also plays a role in the cytoskeletal maturation of CMs, as loss of LIPTER leads to persistent expression of fetal genes, changes in chromatin accessibility, disorganized sarcomeres and impaired calcium homeostasis in CMs. Furthermore, we have identified a cardiomyocyte-specific regulatory enhancer that regulates the expression of LIPTER in CMs. CRISPR-mediated inhibition of this enhancer led to reduced LIPTER expression in CMs and increased expression of fetal genes. This CM-specific enhancer could therefore be manipulated to control the expression of LIPTER for therapeutic benefit. In summary, we have unravelled a novel role of LIPTER in CMs’ cytoskeletal maturation and have identified a CM-specific enhancer for LIPTER .
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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 | 0,001 |
| 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 ».