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Enregistrement W1844706913 · doi:10.1002/wrna.1197

Competition and collaboration between <scp>RNA</scp>‐binding proteins and <scp>microRNAs</scp>

2013· review· en· W1844706913 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews - RNA · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNARNA-binding proteinTranslation (biology)Messenger RNATranslational regulationBiologyRNAGene expressionRegulation of gene expressionPost-transcriptional regulationComputational biologyCell biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Posttranscriptional regulation of mRNA species represents a major regulatory checkpoint in the control of gene expression. Historically, RNA ‐binding proteins ( RBPs ) have been regarded as the primary regulators of mRNA stability and translation. More recently, however, microRNAs have emerged as a class of potent and pervasive posttranscriptional rheostats that similarly affect mRNA stability and translation. The observation that both microRNAs and RBPs regulate mRNA stability and translation has initiated a newer area of research that involves the examination of dynamic interactions between these two important classes of posttranscriptional regulators, the myriad of factors that influence these biological interactions, and ultimately, their effects on target mRNAs . Specifically, microRNAs and RBPs can act synergistically to effect mRNA destabilization and translational inhibition. They can also engage in competition with each other and exert opposing effects on target mRNAs . To date, several key studies have provided critical details regarding the mechanisms and principles of interaction between these molecules. Additionally, these findings raise important questions regarding the regulation of these interactions, including the roles of posttranslational modification, subcellular localization, target inhibition versus activation, and changes in expression levels of these regulatory factors, especially under stimulus‐ and cell‐specific conditions. Indeed, further experimentation is warranted to address these key issues that pertain to the collaboration and competition between microRNAs and RBPs . Significantly, the elucidation of these important details bears critical implications for disease management, especially for those diseases in which these cellular factors are dysregulated. WIREs RNA 2014, 5:69–86. doi: 10.1002/wrna.1197 This article is categorized under: RNA Interactions with Proteins and Other Molecules &gt; Protein–RNA Interactions: Functional Implications RNA Turnover and Surveillance &gt; Regulation of RNA Stability Regulatory RNAs/RNAi/Riboswitches &gt; RNAi: Mechanisms of Action Regulatory RNAs/RNAi/Riboswitches &gt; Regulatory RNAs

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,309 · 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