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Enregistrement W2071006115 · doi:10.1182/blood-2012-02-412593

MHC I–associated peptides preferentially derive from transcripts bearing miRNA response elements

2012· article· en· W2071006115 sur OpenAlexafffund
Diana Paola Granados, Wafaa Yahyaoui, Céline M. Laumont, Tariq Daouda, Tara L. Muratore‐Schroeder, Caroline Côté, Jean‐Philippe Laverdure, Sébastien Lemieux, Pierre Thibault, Claude Perreault

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsPfizer
Mots-clésBiologyTranscriptomemicroRNABiogenesisMajor histocompatibility complexHuman leukocyte antigenComputational biologyCell biologyGeneGeneticsGene expressionAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MHC I-associated peptides (MIPs) play an essential role in normal homeostasis and diverse pathologic conditions. MIPs derive mainly from defective ribosomal products (DRiPs), a subset of nascent proteins that fail to achieve a proper conformation and the physical nature of which remains elusive. In the present study, we used high-throughput proteomic and transcriptomic methods to unravel the structure and biogenesis of MIPs presented by HLA-A and HLA-B molecules on human EBV-infected B lymphocytes from 4 patients. We found that although HLA-different subjects present distinctive MIPs derived from different proteins, these MIPs originate from proteins that are functionally interconnected and implicated in similar biologic pathways. Secondly, the MIP repertoire of human B cells showed no bias toward conserved versus polymorphic genomic sequences, were derived preferentially from abundant transcripts, and conveyed to the cell surface a cell-type-specific signature. Finally, we discovered that MIPs derive preferentially from transcripts bearing miRNA response elements. Furthermore, whereas MIPs of HLA-disparate subjects are coded by different sets of transcripts, these transcripts are regulated by mostly similar miRNAs. Our data support an emerging model in which the generation of MIPs by a transcript depends on its abundance and DRiP rate, which is regulated to a large extent by miRNAs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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