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Enregistrement W1909032480 · doi:10.1093/nar/gkv720

On the availability of microRNA-induced silencing complexes, saturation of microRNA-binding sites and stoichiometry

2015· article· en· W1909032480 sur OpenAlexafffund
Vinay K. Mayya, Thomas F. Duchaîne

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésGene silencingmicroRNABiologyRNA-induced silencing complexPsychological repressionCell biologyGeneticsGene expressionGeneNon-coding RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several authors have suggested or inferred that modest changes in microRNA expression can potentiate or impinge on their capacity to mediate gene repression, and that doing so could play a significant role in diseases. Such interpretations are based on several assumptions, namely: (i) changes in microRNA expression correlate with changes in the availability of mature, functional miRISC, (ii) changes in microRNA expression can significantly alter the stoichiometry of miRISC populations with their cognate targets, (iii) and this, in turn, can result in changes in miRISC silencing output. Here, we experimentally challenge those assumptions by quantifying and altering the availability of miRISC across several families of microRNAs. Doing so revealed a surprising fragmentation in the miRISC functional pool, striking differences in the availability of miRNA families and saturability of miRNA-mediated silencing. Furthermore, we provide direct experimental evidence that only a limited subset of miRNAs, defined by a conjuncture of expression threshold, miRISC availability and low target site abundance, is susceptible to competitive effects through microRNA-binding sites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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