Differentially expressed fusogens specify myocyte states to drive myogenesis
Notice bibliographique
Résumé
During myogenesis, myocyte fusion leads to the formation of multinucleated muscle fibers, but how exactly this process is initiated remains poorly understood. Here, we performed single-cell RNA-sequencing on mouse somites from E9.5-E11.5 embryos, revealing multiple differentiation states during primary myogenesis. Among these, we identified two unexpected myocyte populations: one expressing both myomaker (Mymk) and myomixer (Mymx) (termed Mc1) and another expressing only Mymk (termed Mc2). Fluorescence in situ hybridization demonstrated that both populations are mononucleated and co-exist within the same somites, with only Mc1 persisting during secondary myogenesis. Lineage tracing using Mymx:Cre; RosaTdT mice demonstrated that the Mc2 cells arise from the Mc1. Mechanistically, we show that Mef2 and Rxr factors positively and negatively regulate Mymx expression, respectively. Additionally, RXRG interacts with MYOD1 and MYOG, modulating their transcriptional activity in luciferase assays. Collectively, our findings uncover two populations among the myocytes that drive primary and secondary fiber formation, challenging the traditional view of vertebrate muscle precursor homogeneity.
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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) | 0,001 | 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 ».