To be or not to be: the regulation of mRNA fate as a survival strategy during mammalian hibernation
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian hibernators undergo profound behavioral, physiological, and biochemical changes in order to cope with hypothermia, ischemia-reperfusion, and finite fuel reserves over days or weeks of continuous torpor. Against a backdrop of global reductions in energy-expensive processes such as transcription and translation, a subset of genes/proteins are strategically upregulated in order to meet challenges associated with hibernation. Consequently, hibernation involves substantial transcriptional and posttranscriptional regulatory mechanisms and provides a phenomenon with which to understand how a set of common genes/proteins can be differentially regulated in order to enhance stress tolerance beyond that which is possible for nonhibernators. The present review focuses on the involvement of messenger RNA (mRNA) interacting factors that play a role in the regulation of gene/protein expression programs that define the hibernating phenotype. These include proteins involved in mRNA processing (i.e., capping, splicing, and polyadenylation) and the possible role of alternative splicing as a means of enhancing protein diversity. Since the total pool of mRNA remains constant throughout torpor, mechanisms which enhance mRNA stability are discussed in the context of RNA binding proteins and mRNA decay pathways. Furthermore, mechanisms which control the global reduction of cap-dependent translation and the involvement of internal ribosome entry sites in mRNAs encoding stress response proteins are also discussed. Finally, the concept of regulating each of these factors in discrete subcellular compartments for enhanced efficiency is addressed. The analysis draws on recent research from several well-studied mammalian hibernators including ground squirrels, bats, and bears.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».