The emerging role of pre-messenger RNA splicing in stress responses: Sending alternative messages and silent messengers
Notice bibliographique
Résumé
Alternative splicing (AS) of pre-messenger RNAs is a major process contributing to both transcriptome and proteome diversity in various physiological and pathological situations. There is also accumulating evidence that various stresses impact on AS. In particular, recent analyses of the transcriptome reveal large numbers of AS events that are regulated by genotoxic stress inducers like radiations and chemotherapeutic agents. Many AS events have the potential to affect the relative production of protein isoforms with different activities, as shown in the case of several genes involved in apoptosis. There is also increasing evidence that stresses induce "non-productive" splice variants, leading to a decrease in gene expression levels or preventing increases in protein levels despite transcriptional stimulation. This is typically achieved by the production of splice variants that are subject to nonsense-mediated decay. In addition, recent studies suggest that pre-mRNA splicing efficiency or fidelity may be altered by stresses. For example, various genotoxic agents induce multiple exon skipping in MDM2 transcripts, thereby preventing the production of the main p53-ubiquitin ligase and favoring p53 activity in response to genotoxic agents. In terms of mechanisms, stresses can impact on pre-mRNA splicing by inducing post-translational modifications and subcellular redistribution of splicing factors, or by targeting the communication between the splicing and transcription machineries. Altogether, these data suggest that splicing regulatory networks play a key role in the cellular responses triggered by stresses.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».