Brn2 and Zic1 specify the neuronal identity of mouse embryonic stem cells differentiated by retinoic acid treatment
Bibliographic record
Abstract
Les cellules souches embryonnaires (ES) murines peuvent être différenciées in vitro en une population homogène de neurones glutamatergiques semblables aux neurones présents dans le cortex in vivo, suite à un traitement par l’acide rétinoïque (AR). Bien que le rôle de l’AR soit bien étudié, les facteurs qui spécifient le destin neuronal ne sont pas connus. Nous montrons ici que Pou3f2 (Brn2) est un facteur essentiel à la différenciation neuronale des cellules ES in vitro. L’utilisation de l’approche de différenciation in vitro associée à des techniques de génomique à haut débit (RNA-seq, ChIP-seq) a permis d’identifier des gènes régulés directement ou indirectement par Brn2. Parmi ces gènes se trouvent Ascl1, Hes5 ou Pou6f1, qui sont des gènes clés dans la neurogenèse. La comparaison de nos données avec des expériences précédemment publiées nous a permis d’identifier un nombre restreint de gènes cibles de Brn2 quelque soit le protocole de différenciation utilisé. Parmi ces gènes se trouve Zic1. Nous montrons que Zic1 coopère avec Brn2 pour spécifier le destin neuronal des cellules ES in vitro.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".