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Le rôle de Cavβ4 dans la prolifération cellulaire et la régulation génique

2016· dissertation· fr· W2783054429 on OpenAlexfundno aff
Mohamad Rima

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicIon channel regulation and function
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité LibanaiseCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Universitaire de la FrancophonieAgence Nationale de la Recherche
KeywordsMolecular biologyBiologyChemistryPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les canaux calciques dépendants du voltage sont impliqués dans de nombreux processus cellulaires tels que la contraction musculaire, la libération des neurotransmetteurs et la régulation de l’expression génique. Ces canaux sont constitués d’une sous-unité canalaire α1, qui permet l’entrée des ions calciques dans le milieu intracellulaire, généralement associée à différentes sous-unités auxiliaires (α2δ, γ et β) qui régulent les fonctions du canal. La sous-unité auxiliaire β (Cavβ) joue un rôle capital dans l’adressage membranaire du canal et dans la régulation de ses propriétés biophysiques. Des études récentes décrivent cette sous-unité comme une protéine multifonctionnelle capable d’accomplir des fonctions indépendantes du canal. Quatre différentes isoformes de Cavβ sont codées par 4 gènes différents et caractérisées par des similarités structurales mais une distribution tissulaire différente. L’isoforme Cavβ4 est principalement exprimée dans le cerveau et le cervelet jouant ainsi un rôle important dans la régulation des courants calciques neuronaux. L’importance des fonctions neuronales de Cavβ4 a été soulignée par le fait que la mutation R482X de Cavβ4 a été associée à une forme d’épilepsie humaine.Mon travail de thèse a porté sur l’étude du rôle de Cavβ4 dans le contrôle de la division cellulaire et son implication dans la voie de signalisation Wnt. J’ai également étudié l’influence de la mutation R482X sur cette nouvelle fonction de Cavβ4.Dans ce but, des cellules CHO exprimant de manière stable Cavβ4 ou son mutant épileptique (Cavβ1-481) ont été générées et la localisation subcellulaire des deux protéines ainsi que leur implication dans la prolifération et la progression du cycle cellulaire ont été étudiées. Dans ces cellules, Cavβ4 subit une translocation nucléaire et se retrouve préférentiellement dans les nucléoles. Néanmoins, la délétion de 38 acides aminés de l’extrémité C-terminale de Cavβ4, correspondante à la mutation R482X, empêche sa translocation nucléolaire. L’expression de Cavβ4 réduit considérablement la capacité proliférative des cellules. Cette réduction semble être dépendante de la localisation nucléaire, voir nucléolaire de Cavβ4, parce que le mutant Cavβ1-481 n’induit aucune inhibition de la prolifération. D’un autre côté, l’expression de chacune de ces protéines entraine une modification du cycle cellulaire et l’altération de l’expression de certains gènes liés au cycle.Étant donné que la voie de signalisation Wnt/β-caténine est connue comme l'une des voies les plus importantes contrôlant la prolifération cellulaire, j’ai étudié l'effet de l’expression de Cavβ4 sur cette voie. J’ai ainsi pu montrer que Cavβ4, mais pas Cavβ1-481, réduit considérablement la transcription des gènes cibles de la β-caténine et ralenti la prolifération cellulaire. Cette inhibition est due à une interaction directe entre Cavβ4 et TCF4 qui empêche l’interaction de TCF4 avec la β-caténine et prévient la transcription des gènes cibles.L’ensemble de ces résultats suggèrent que Cavβ4 peut jouer un rôle dans le contrôle de la prolifération au cours du développement, en particulier dans les cellules neuronales.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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