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Enregistrement W2046431824 · doi:10.1186/1756-0500-5-241

Decoding the informational properties of the RNA polymerase II Carboxy Terminal Domain

2012· article· en· W2046431824 sur OpenAlexaff
Jim Karagiannis

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCTDRNA polymerase IIComputational biologyBiologyComputer scienceGeneGeneticsGene expressionCell biologyPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The largest sub-unit of RNA polymerase II, Rpb1p, has long been known to be subject to post-translational modifications that influence various aspects of pre-mRNA processing. However, the portion of the Rpb1p molecule subject to these modifications - the carboxy-terminal domain or CTD - remains the subject of much fascination. Intriguingly, the CTD possesses a unique repetitive structure consisting of multiple repeats of the heptapeptide sequence, Y(1)S(2)P(3)T(4)S(5)P(6)S(7). While these repeats are critical for viability, they are not required for basal transcriptional activity in vitro. This suggests that - even though the CTD is not catalytically essential - it must perform other critical functions in eukaryotes. PRESENTATION OF THE HYPOTHESIS: By formally applying the long-standing mathematical principles of information theory, I explore the hypothesis that complex post-translational modifications of the CTD represent a means for the dynamic "programming" of Rpb1p and thus for the discrete modulation of the expression of specific gene subsets in eukaryotes. TESTING THE HYPOTHESIS: Empirical means for testing the informational capacity and regulatory potential of the CTD - based on simple genetic analysis in yeast model systems - are put forward and discussed. IMPLICATIONS OF THE HYPOTHESIS: These ideas imply that the controlled manipulation of CTD effectors could be used to "program" the CTD and thus to manipulate biological processes in eukaryotes in a definable manner.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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