Functional screening identifies miR-315 as a potent activator of Wingless signaling
Notice bibliographique
Résumé
The existence of vast regulatory networks mediated by microRNAs (miRNAs) suggests broad potential for miRNA dysfunction to contribute to disease. However, relatively few miRNA-target interactions are likely to make detectable contributions to phenotype, and effective strategies to identify these few interactions are currently wanting. We hypothesized that signaling cascades represent critical points of susceptibility to miRNA dysfunction, and we developed a strategy to test this theory by using quantitative cell-based screens. Here we report a screen for miRNAs that affect the Wingless (Wg) pathway, a conserved pathway that regulates growth and tissue specification. This process identified ectopic miR-315 as a potent and specific activator of Wg signaling, an activity that we corroborated in transgenic animals. This miR-315 activity was mediated by direct inhibition of Axin and Notum, which encode essential, negatively acting components of the Wg pathway. Genetic interaction tests substantiated both of these genes as key functional targets of miR-315. The ability of ectopic miR-315 to activate Wg signaling was not a trivial consequence of predicted miRNA-target relationships because other miRNAs with conserved sites in the Axin 3' UTR neither activated Wg outputs nor inhibited an Axin sensor. In summary, activity-based screening can selectively identify miRNAs whose deregulation can lead to interpretable phenotypic consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».