Rôle des facteurs de transcription Tpit et NeuroD1 dans l'activation histospécifique de la POMC et dans la différenciation des cellules corticotropes
Bibliographic record
Abstract
Comme Tpit et NeuroDi ont un rôle essentiel à jouer dans la différenciation des cellules corticotropes, j'ai entrepris l'identification des facteurs responsables de leur activation.Dans les événements de différenciation qui impliquent NeuroDi, son expression dépend de celle d'autres facteurs 5HLH, les neurogénines (ngn).Ngn2 est exprimé dans l'hypophyse à e12,5 mais il n'est toutefois pas nécessaire à l'expression de NeuroDi.En ce qui concerne Tpit, j'ai déterminé la structure de son ADNc ainsi que le site d'initiation de la transcription, ce qui est la première étape visant à caractériser les éléments régulateurs de son promoteur.À l'échelle moléculaire, Tpit lie le promoteur de la POMC sur un site adjacent à celui de Pitxl et ces deux facteurs dépendent l'un de l'autre pour activer la transcription du gène de la POMC.En outre, Tpit et NeuroDl/Panl interagissent eux aussi de façon synergique pour activer le gène de la POMC.Puisque cette synergie dépend de Pitxl et que NeuroDl/Panl interagit avec Pitxl, ceci suggère que Tpit, Pitxl et NeuroDl/Panl forment un complexe transcriptionnel histo spécifique requis pour l'expression de la POMC.Ce complexe pourrait être le point de convergence de signaux et/ou de voies de détermination qu'il reste à identifier pour la différenciation des corticotropes à e12,5.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".