Molecular basis for the role of GATA transcription factors in cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
Members of the GATA family of transcription factors are evolutionary conserved DNA-binding proteins that play critical roles in cell differentiation. They share a highly conserved zinc finger domain responsible for specific binding to a consensus (A/T)GATA(A/G) sequence. Three GATA factors, GATA-4, GATA-5, and GATA-6, are expressed in the heart and two of them, GATA-4 and GATA-6, are coexpressed in cardiomyocytes. Given the early embryonic lethality of GATA-4 and GATA-6 null mice, their exact role in cardiomyocytes was unclear. The objective of my doctoral work was to elucidate the role of GATA-4 and GATA-6 in postnatal cardiomyocytes and the molecular basis for their specificity. Since the identification of GATA-4 and GATA-6 target genes would help to elucidate their functions, we inhibited GATA-4 and GATA-6 protein production in postnatal cardiomyocytes and assessed its effect on cardiac gene expression. The results demonstrated that GATA-4 and GATA-6 are required for the maintenance of cardiac gene expression. Importantly, the work showed that GATA-4 and GATA-6 differentially regulate target genes and that this specificity is due, at least in part, to their differential DNA-binding affinity. In addition to differential DNA-binding affinity, we showed that GATA factors also acquire specificity by differential interaction with cofactors, such as MEF2 and Nkx2-5. Thus, GATA factor specificity is achieved at three levels: differential spatio-temporal expression, differential DNA-binding affinity, and differential interaction with cofactors.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».