MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1978461534 · doi:10.1083/jcb.148.2.283

Promyelocytic Leukemia (Pml) Nuclear Bodies Are Protein Structures That Do Not Accumulate RNA

2000· article· en· W1978461534 sur OpenAlexaff
François‐Michel Boisvert, Michael J. Hendzel, David P. Bazett‐Jones

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cell Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleoplasmBiologyPromyelocytic leukemia proteinRNAChromatinNuclear proteinCell nucleusCell biologyTranscription (linguistics)Molecular biologyTranscription factorGeneNucleolusNucleusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The promyelocytic leukemia (PML) nuclear body (also referred to as ND10, POD, and Kr body) is involved in oncogenesis and viral infection. This subnuclear domain has been reported to be rich in RNA and a site of nascent RNA synthesis, implicating its direct involvement in the regulation of gene expression. We used an analytical transmission electron microscopic method to determine the structure and composition of PML nuclear bodies and the surrounding nucleoplasm. Electron spectroscopic imaging (ESI) demonstrates that the core of the PML nuclear body is a dense, protein-based structure, 250 nm in diameter, which does not contain detectable nucleic acid. Although PML nuclear bodies contain neither chromatin nor nascent RNA, newly synthesized RNA is associated with the periphery of the PML nuclear body, and is found within the chromatin-depleted region of the nucleoplasm immediately surrounding the core of the PML nuclear body. We further show that the RNA does not accumulate in the protein core of the structure. Our results dismiss the hypothesis that the PML nuclear body is a site of transcription, but support the model in which the PML nuclear body may contribute to the formation of a favorable nuclear environment for the expression of specific genes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations270
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Cell BiologyMême sujetRetinoids in leukemia and cellular processesTravaux en français237 207