<scp>miRNA</scp> regulation in the context of functional protein networks: principles and applications
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs ( miRNAs ) are small non‐coding endogenous regulatory RNAs that fine‐tune gene expression in a wide range of biological processes and diseases. miRNAs exert their function by targeting mRNAs to trigger their degradation or inhibit protein translation. The proteins encoded by the genes targeted by miRNAs may act as key components of cellular networks, thus the use of biological molecular network information for the purposes of elucidating the role of miRNAs in molecular disease mechanism is a key objective in systems biomedicine. The crosstalk layer between miRNA –target networks and functional protein is rich sources of information to explore the function of miRNAs at the system level. Characterizing the influence of miRNAs in the context of the target (protein interactors of the target) is in the early stages with potential to help better understand how miRNAs function within the cellular networks. In this article, the latest research on the cross‐talk between miRNAs and protein networks, particularly physical protein interactions and gene regulatory networks is summarized. This article also covers recent research on understanding the biology of miRNAs at the system level and defines principles of miRNA regulation of protein and gene regulatory networks. The second part of the article highlights the promise of considering the protein context of the miRNA target when searching for functional miRNA –target interactions. Some of the applications of integrating protein networks with miRNA –targets that have clinical and functional utility are described. WIREs Syst Biol Med 2014, 6:189–199. doi: 10.1002/wsbm.1251 This article is categorized under: Analytical and Computational Methods > Computational Methods Laboratory Methods and Technologies > Macromolecular Interactions, Methods Biological Mechanisms > Regulatory Biology Laboratory Methods and Technologies > RNA Methods
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».