MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2126075909 · doi:10.3389/fgene.2012.00099

Modulation of microRNA Activity by Semi-microRNAs

2012· article· en· W2126075909 sur OpenAlexafffund
Isabelle Plante, Hélène Plé, Patricia Landry, Preethi H. Gunaratne, Patrick Provost

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Blood Services
Mots-clésDicermicroRNAArgonauteBiologyDroshaGene silencingEffectorRNAMessenger RNARibonuclease IIISmall RNACell biologyTranslation (biology)RNA interferenceTrans-acting siRNAGene expressionRNA silencingRegulation of gene expressionRibonucleaseGeneGeneticsNon-coding RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ribonuclease Dicer plays a central role in the microRNA pathway by catalyzing the formation of 19-24-nucleotide (nt) long microRNAs. Subsequently incorporated into Argonaute 2 (Ago2) effector complexes, microRNAs are known to regulate messenger RNA (mRNA) translation. Whether shorter RNA species derived from microRNAs exist and play a role in mRNA regulation remains unknown. Here, we report the serendipitous discovery of a 12-nt long RNA species corresponding to the 5' region of the microRNA let-7, and tentatively termed semi-microRNA, or smiRNA. Using a smiRNA derived from the precursor of miR-223 as a model, we show that 12-nt long smiRNA species are devoid of any direct mRNA regulatory activity, as assessed in a reporter gene activity assay in transfected cultured human cells. However, smiR-223 was found to modulate the ability of the microRNA from which it derives to mediate translational repression or cleavage of reporter mRNAs. Our findings suggest that the 12-nt RNA species, generated along the microRNA pathway, may participate to the control of gene expression by regulating the activity of the related full-length mature microRNA in vivo.

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 seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in GeneticsMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207