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Enregistrement W2058707564 · doi:10.1073/pnas.0900862106

The p53 target Wig-1 regulates p53 mRNA stability through an AU-rich element

2009· article· en· W2058707564 sur OpenAlexaff
Anna Vilborg, Jacob Glahder, Margareta Wilhelm, Cinzia Bersani, Martin Corcoran, Salah Mahmoudi, Maiken Worsøe Rosenstierne, Dan Grandér, Marianne Farnebo, Bodil Norrild, Klas G. Wiman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilKarolinska InstitutetCancerfondenJohns Hopkins University
Mots-clésMessenger RNAUntranslated regionZinc fingerThree prime untranslated regionBiologyRegulatorRNA-binding proteinAU-rich elementRNAGeneSuppressorCell biologyMolecular biologyGeneticsTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The p53 target gene Wig-1 encodes a double-stranded-RNA-binding zinc finger protein. We show here that Wig-1 binds to p53 mRNA and stabilizes it through an AU-rich element (ARE) in the 3' UTR of the p53 mRNA. This effect is mirrored by enhanced p53 protein levels in both unstressed cells and cells exposed to p53-activating stress agents. Thus, the p53 target Wig-1 is a previously undescribed ARE-regulating protein that acts as a positive feedback regulator of p53, with implications both for the steady-state levels of p53 and for the p53 stress response. Our data reveal a previously undescribed link between the tumor suppressor p53 and posttranscriptional gene regulation via AREs in mRNA.

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)0,000
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations97
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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