Determinants of targeting by endogenous and exogenous microRNAs and siRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Vertebrate mRNAs are frequently targeted for post-transcriptional repression by microRNAs (miRNAs) through mechanisms involving pairing of 3' UTR seed matches to bases at the 5' end of miRNAs. Through analysis of expression array data following miRNA or siRNA overexpression or inhibition, we found that mRNA fold change increases multiplicatively (i.e., log-additively) with seed match count and that a single 8 mer seed match mediates down-regulation comparable to two 7 mer seed matches. We identified several targeting determinants that enhance seed match-associated mRNA repression, including the presence of adenosine opposite miRNA base 1 and of adenosine or uridine opposite miRNA base 9, independent of complementarity to the siRNA/miRNA. Increased sequence conservation in the approximately 50 bases 5' and 3' of the seed match and increased AU content 3' of the seed match were each independently associated with increased mRNA down-regulation. All of these determinants are enriched in the vicinity of conserved miRNA seed matches, supporting their activity in endogenous miRNA targeting. Together, our results enable improved siRNA off-target prediction, allow integrated ranking of conserved and nonconserved miRNA targets, and show that targeting by endogenous and exogenous miRNAs/siRNAs involves similar or identical determinants.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».