<scp>mi</scp><scp>RNA</scp>in the Regulation of Ion Channel/Transporter Expression
Notice bibliographique
Résumé
Ion channels and transporters are expressed in every living cell, where they participate in controlling a plethora of biological processes and physiological functions, such as excitation of cells in response to stimulation, electrical activities of cells, excitation-contraction coupling, cellular osmolarity, and even cell growth and death. Alterations of ion channels/transporters can have profound impacts on the cellular physiology associated with these proteins. Expression of ion channels/transporters is tightly regulated and expression deregulation can trigger abnormal processes, leading to pathogenesis, the channelopathies. While transcription factors play a critical role in controlling the transcriptome of ion channels/transporters at the transcriptional level by acting on the 5'-flanking region of the genes, microribonucleic acids (miRNAs), a newly discovered class of regulators in the gene network, are also crucial for expression regulation at the posttranscriptional level through binding to the 3'untranslated region of the genes. These small noncoding RNAs fine tune expression of genes involved in a wide variety of cellular processes. Recent studies revealed the role of miRNAs in regulating expression of ion channels/transporters and the associated physiological functions. miRNAs can target ion channel genes to alter cardiac excitability (conduction, repolarization, and automaticity) and affect arrhythmogenic potential of heart. They can modulate circadian rhythm, pain threshold, neuroadaptation to alcohol, brain edema, etc., through targeting ion channel genes in the neuronal systems. miRNAs can also control cell growth and tumorigenesis by acting on the relevant ion channel genes. Future studies are expected to rapidly increase to unravel a new repertoire of ion channels/transporters for miRNA regulation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».