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Enregistrement W1894304989 · doi:10.1046/j.1365-2958.2003.03483.x

RNA‐modifying machines in archaea

2003· review· en· W1894304989 sur OpenAlexafffund
Arina D. Omer, Sonia Ziesche, Wayne A. Decatur, Maurille J. Fournier, Patrick P. Dennis

Notice bibliographique

RevueMolecular Microbiology · 2003
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyRibonucleoproteinRNAComputational biologyRNA splicingArchaeaRibosomeIntronBiogenesisNon-coding RNAGeneticsRibosomal RNACell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been known for nearly half a century that coding and non-coding RNAs (mRNA, and tRNAs and rRNAs respectively) play critical roles in the process of information transfer from DNA to protein. What is both surprising and exciting, are the discoveries in the last decade that cells, particularly eukaryotic cells, contain a plethora of non-coding RNAs and that these RNAs can either possess catalytic activity or can function as integral components of dynamic ribonucleoprotein machines. These machines appear to mediate diverse, complex and essential processes such as intron excision, RNA modification and editing, protein targeting, DNA packaging, etc. Archaea have been shown to possess RNP complexes; some of these are authentic homologues of the eukaryotic complexes that function as machines in the processing, modification and assembly of rRNA into ribosomal subunits. Deciphering how these RNA-containing machines function will require a dissection and analysis of the component parts, an understanding of how the parts fit together and an ability to reassemble the parts into complexes that can function in vitro. This article summarizes our current knowledge about small-non-coding RNAs in Archaea, their roles in ribosome biogenesis and their relationships to the complexes that have been identified in eukaryotic cells.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations96
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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