A Review of Methods to Monitor the Modulation of mRNA Stability: A Novel Approach to Drug Discovery and Therapeutic Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Posttranscriptional regulation of gene expression is an elaborate and intricate process, constituting an important mechanism for the control of protein expression. During its existence, mRNA is escorted by proteins and other RNAs, which control the maturation, transportation, localization, translational efficiency, and ultimately its degradation. Without changes at the transcription level, mRNA steady-state levels can vary dramatically by just small changes in mRNA stability. By influencing the metabolism of specific mRNAs, the abundance of specific mRNAs can be controlled in organisms from bacteria to mammals. In eukaryotic cells, the control of mRNA stability is exerted through specific cis-acting elements (sequence-specific control elements) and trans-acting factors (mRNA binding proteins and some miRNAs). mRNA stability appears to be a key regulator in controlling the expression of many proteins. Dysregulation of mRNA stability has been associated with human diseases, including cancer, inflammatory disease, and Alzheimer's. These observations suggest that modulating the stability of specific mRNAs may represent a viable strategy for pharmaceutical intervention. The literature already describes several compounds that influence mRNA stability. Measuring mRNA stability by conventional methods is labor intensive and time-consuming. However, several systems have been described that can be used to screen for modulators of mRNA levels in a high-throughput format. Thus, these assay systems offer a novel approach for screening targets that at present appear to be poorly "drugable." This review describes the utility of mRNA stability as a novel approach to drug discovery, focusing on assay methods and tool compounds available to monitor mRNA stability. The authors describe mRNA stability assays and issues related to this approach.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».