TLS, EWS and TAF15: a model for transcriptional integration of gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Multifunctional proteins are demonstrating that gene expression is not a series of compartmentalized events beginning with transcription and culminating in delivery of mature mRNA into the cytoplasm, but an integrated pathway of transcription, splicing, RNA metabolism and subcellular targeting of translation. One such multifunctional family is made up of the RNA-binding proteins TLS, EWS and TAF15. These three proteins each contribute a potent transcriptional activation domain to oncogenic fusion proteins, and the formation of these fusion genes are thought to be the primary causes of their associated cancers. Wild-type TLS, EWS and TAF15 can function as classical transcription factors in addition to their better-known functions in splicing and mRNA transport. The interaction between TLS and the stress-response protein YB-1 is an example of how these proteins can induce a multi-faceted change in gene expression, as they can interact to induce changes in both transcription and splicing of target genes. Investigating the multiple functions of TLS, EWS and TAF15 will enhance our understanding of gene expression as a whole, and also allow us to better understand how these proteins may be contributing to the oncogenic pathways the associated fusion proteins initiate.
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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 ».