Characterization of the microRNA pool and the factors affecting its regulatory potential
Notice bibliographique
Résumé
The regulation of gene expression by microRNAs (miRNAs) is complex due to a number of variables involved. The potential for one miRNA to target many genes, the presence of multiple miRNA response elements (MREs) in one mRNA molecule and the interplay between RNAs that share common MREs each add a layer of complexity to the process; making it difficult to determine how regulation of gene expression by miRNAs works within the context of the system as a whole. In this study, we used luciferase report vectors inserted with different 3'UTR fragments as probes to detect the repressive effect of the miRNA pool on gene expression and uncovered some essential characteristics of gene regulation mediated by the miRNA pool, such as the nonlinear correlative relationship between the regulatory potential of a miRNA pool and the number of potential MREs, the buffering effect and the saturating effect of the miRNA pool, and the restrictive effect caused by the density of MREs. Through expressing gradient concentration of 3'UTR fragments, we indirectly detected the regulatory potential of the competing endogenous RNA (ceRNA) pool and analysed its effect on the regulatory potential of the miRNA pool. Our results provide some new insights into miRNA pool mediated gene regulation.
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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 | 0,000 | 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 ».