MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1502471552 · doi:10.1111/j.1742-4658.2009.07488.x

Endoribonucleases – enzymes gaining spotlight in mRNA metabolism

2009· review· en· W1502471552 sur OpenAlexaff
Wai Ming Li, Chow H. Lee

Notice bibliographique

RevueFEBS Journal · 2009
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMessenger RNAEnzymeRNABiologyMechanism (biology)CleaveGene expressionGeneBiochemistryMetabolismComputational biologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficient turnover of messenger RNA represents an important mechanism that allows the cell to control gene expression. Until recently, the mechanism of mRNA decay was mainly attributed to exonucleases, comprising enzymes that degrade RNAs from the ends of the molecules. This article summarizes the endoribonucleases, comprising enzymes that cleave RNA molecules internally, which were identified in more recent years in eukaryotic mRNA metabolism. Endoribonucleases have received little attention in the past, based on the difficulty in their identification and a lack of understanding of their physiological significance. This review aims to compare the similarities and differences among this group of enzymes, as well as their known cellular functions. Despite the many differences in protein structure, and thus difficulties in identifying them based on amino acid sequence, most endoribonucleases possess essential cellular functions and have been shown to play an important role in mRNA turnover.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFEBS JournalMême sujetRNA Research and SplicingTravaux en français237 207