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Enregistrement W1981218311 · doi:10.1101/gad.2004811

Regulation of alternative splicing by the core spliceosomal machinery

2011· article· en· W1981218311 sur OpenAlexafffund
Arneet L. Saltzman, Qun Pan, Benjamin J. Blencowe

Notice bibliographique

RevueGenes & Development · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario GenomicsNational Cancer InstituteOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésBiologyExonsnRNPRNA splicingAlternative splicingSmall nuclear ribonucleoproteinGeneticsRibonucleoproteinMature messenger RNASpliceosomePost-transcriptional modificationRNARNA-binding proteinExonic splicing enhancerIntronNonsense-mediated decayGeneExon skippingCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative splicing (AS) plays a major role in the generation of proteomic diversity and in gene regulation. However, the role of the basal splicing machinery in regulating AS remains poorly understood. Here we show that the core snRNP (small nuclear ribonucleoprotein) protein SmB/B' self-regulates its expression by promoting the inclusion of a highly conserved alternative exon in its own pre-mRNA that targets the spliced transcript for nonsense-mediated mRNA decay (NMD). Depletion of SmB/B' in human cells results in reduced levels of snRNPs and a striking reduction in the inclusion levels of hundreds of additional alternative exons, with comparatively few effects on constitutive exon splicing levels. The affected alternative exons are enriched in genes encoding RNA processing and other RNA-binding factors, and a subset of these exons also regulate gene expression by activating NMD. Our results thus demonstrate a role for the core spliceosomal machinery in controlling an exon network that appears to modulate the levels of many RNA processing factors.

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 seuil0,002

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations215
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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