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Enregistrement W2080094927 · doi:10.1039/c4mb00526k

Investigating the functional implications of reinforcing feedback loops in transcriptional regulatory networks

2014· article· en· W2080094927 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular BioSystems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreCanadian Sugar InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetwork motifGene regulatory networkComputational biologymicroRNABiologySystems biologyTranscription factorPositive feedbackEpigeneticsRegulation of gene expressionComputer scienceGeneBiological networkGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transcription factors (TFs) and microRNAs (miRNAs) can jointly regulate transcriptional networks in the form of recurrent circuits or motifs. A motif can be divided into a feedforward loop (FFL) and a feedback loop (FBL). Incoherent FFLs have been the recent focus due to their potential to dampen gene expression noise in maintaining physiological norms. However, a cell is not only able to manage noise but also able to exploit it during development or tumorigenesis to initiate radical transformation such as cell differentiation or metastasis. A plausible mechanism may involve reinforcing FBLs (rFBLs), which amplify changes to a sufficient level in order to complete the state transition. To study the behaviour of rFBLs, we developed a novel theoretical framework based on biochemical kinetics. The proposed rFBL follows a parsimonious design, involving two TFs and two miRNAs. A simulation study based on our model suggested that a system with rFBLs is robust to only a certain level of fluctuation but prone to a complete paradigm shift when the change exceeds a threshold level. To investigate the natural occurrence of rFBLs, we performed a rigorous network motif analysis using a recently available TF/miRNA regulatory network from the Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE). Our analysis suggested that the rFBL is significantly depleted in the observed network. Nonetheless, we identified 9 rFBL instances. Among them, we found a double-rFBL involving three TFs SUZ12/BCLAF1/ZBTB33 and three miRNAs miR-9/19a/129-5p, which together serve as an intriguing toggle switch between nerve development and telomere maintenance. Additionally, we investigated the interactions implicated in the rFBLs using expression profiles of cancer patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Together, we provided a novel and comprehensive view of the profound impacts of rFBLs and highlighted several TFs and miRNAs as the leverage points for potential therapeutic targets in cancers due to their eminent roles in the identified rFBLs.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,618

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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