Notice bibliographique
Résumé
miRNA interference (miRNAi) is a new concept that I proposed for the development of strategies and technologies to manipulate the function, stability, biogenesis, or expression of miRNAs and as such it indirectly interferes with expression of protein-coding mRNAs. This chapter aims to give an implicitly detailed introduction to some of the miRNAi strategies and technologies developed so far. The fundamental mechanism of miRNA regulation of gene expression is miRNA:mRNA interaction or binding. A key to interfere with miRNA actions is to disrupt the miRNA:mRNA interaction. In order to achieve this aim, one can either manipulate miRNAs or mRNAs to alter the miRNA:mRNA interaction. For miRNAs, one can either mimic miRNA actions to enhance the miRNA:mRNA interaction or to inhibit miRNAs to break the miRNA:mRNA interaction. Both gain-offunction and loss-of-function technologies are necessary tools for understanding miRNAs. The miRNAi technologies have opened up new opportunities for creative and rational designs of a variety of combinations integrating varying nucleotide fragments for various purposes and provided exquisite tools for functional analysis related to identification and characterization of targets of miRNAs and their functions in gene controlling program. In addition, the miRNAi technologies also offer the strategies and tools for designing new agents for gene therapy of human disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».