Notice bibliographique
Résumé
Abstract A nonsense mutation occurs when a sense codon, one that codes for an amino acid, is changed to one of the chain‐termination codons, UAG, UAA or UGA. A nonsense suppressor can result from a second mutation affecting the translational apparatus. This mutation enables the cell to insert an amino acid in response to the nonsense codon, resulting in a wild‐type or near wild‐type phenotype. Some suppressor mutations change the anticodon of a transfer ribonucleic acid (tRNA) such that it can pair with the nonsense codon. Other suppressors increase the readthrough of the nonsense mutation. Readthrough occurs at low levels but changes in the ribosome, in tRNA, or in translation factors can increase readthrough by altering the initial selection steps, proofreading or quality control in decoding of the messenger RNA . Manipulation of the accuracy of translation holds promise as a method for the treatment of genetic diseases, many of which result from nonsense mutations. Key Concepts: Suppression results when one mutation counteracts the effect of another mutation to give a wild‐type phenotype. The nonsense codons UAG, UAA and UGA do not code for amino acids, but signal the end of the protein‐coding sequence in the mRNA. Nonsense suppression competes with chain termination. Errors occur during translation, and include reading a nonsense codon as sense as well as misreading and frameshifting. Decoding during elongation involves conformational changes in the ribosome, tRNA and EF‐Tu. Changes in the ribosome or other components of the translational apparatus can modify changes associated with decoding and thus enhance or reduce readthrough of nonsense codons.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».