Persistence of Different Forms of Transient RNAi during Apoptosis in Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
Gene silencing by transient or stable RNA-interference (RNAi) is used for the study of apoptosis with an assumption that apoptotic events will not influence RNAi. However, we recently reported that stable RNAi, i.e., a permanent gene-knockdown mediated by shRNA-generating DNA vectors that are integrated in the genome, fails rapidly after induction of apoptosis due to caspase-3-mediated cleavage and inactivation of the endoribonuclease Dicer-1 that is required for conversion of shRNA to siRNA. Since apoptosis studies also increasingly employ transient RNAi models in which apoptosis is induced immediately after a gene is temporarily knocked down within a few days of transfection with RNAi-inducing agents, we examined the impact of apoptosis on various models of transient RNAi. We report here that unlike the stable RNAi, all forms of transient RNAi, whether Dicer-1-independent (by 21mer dsRNA) or Dicer-1-dependent (by 27mer dsRNA or shRNA-generating DNA vector), whether for an exogenous gene GFP or an endogenous gene poly(ADP-ribose) polymerase-1, do not fail for 2-3 days after onset of apoptosis. Our results reflect the differences in dynamics of achieving and maintaining RNAi during the early phase after transfection in the transient RNAi model and the late steady-state phase of gene-knockdown in stable RNAi model. Our results also sound a cautionary note that RNAi status should be frequently validated in the studies involving apoptosis and that while stable RNAi can be safely used for the study of early apoptotic events, transient RNAi is more suitable for the study of both early and late apoptotic events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».