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Enregistrement W2104775546 · doi:10.1534/g3.113.009795

Extensive Use of RNA-Binding Proteins in<i>Drosophila</i>Sensory Neuron Dendrite Morphogenesis

2013· article· en· W2104775546 sur OpenAlexfundno aff
Eugenia C. Olesnicky, Darrell J. Killian, Evelyn Garcia, Mary C. Morton, Alan R Rathjen, Ismail Sola, Elizabeth R. Gavis

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentInstitute of GeneticsNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyRNA-binding proteinRNACell biologyTranslation (biology)RNA interferenceGeneMorphogenesisGeneticsMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The large number of RNA-binding proteins and translation factors encoded in the Drosophila and other metazoan genomes predicts widespread use of post-transcriptional regulation in cellular and developmental processes. Previous studies identified roles for several RNA-binding proteins in dendrite branching morphogenesis of Drosophila larval sensory neurons. To determine the larger contribution of post-transcriptional gene regulation to neuronal morphogenesis, we conducted an RNA interference screen to identify additional Drosophila proteins annotated as either RNA-binding proteins or translation factors that function in producing the complex dendritic trees of larval class IV dendritic arborization neurons. We identified 88 genes encoding such proteins whose knockdown resulted in aberrant dendritic morphology, including alterations in dendritic branch number, branch length, field size, and patterning of the dendritic tree. In particular, splicing and translation initiation factors were associated with distinct and characteristic phenotypes, suggesting that different morphogenetic events are best controlled at specific steps in post-transcriptional messenger RNA metabolism. Many of the factors identified in the screen have been implicated in controlling the subcellular distributions and translation of maternal messenger RNAs; thus, common post-transcriptional regulatory strategies may be used in neurogenesis and in the generation of asymmetry in the female germline and embryo.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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