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Enregistrement W2127550934 · doi:10.1261/rna.901908

Two molecular features contribute to the Argonaute specificity for the microRNA and RNAi pathways in <i>C. elegans</i>

2008· article· en· W2127550934 sur OpenAlexafffund
Guillaume Jannot, Marie-Eve L. Boisvert, Isabelle Banville, Martin J. Simard

Notice bibliographique

RevueRNA · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésArgonauteDicerBiologyRNA interferenceRNA silencingTrans-acting siRNAGene silencingmicroRNARNA-induced silencing complexRasiRNACaenorhabditis elegansCell biologySmall interfering RNAGeneticsPiwi-interacting RNARNAComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Caenorhabditis elegans, specific Argonaute proteins are dedicated to the RNAi and microRNA pathways. To uncover how the precise Argonaute selection occurs, we designed dsRNA triggers containing both miRNA and siRNA sequences. While dsRNA carrying nucleotides mismatches can only enter the miRNA pathway, a fully complementary dsRNA successfully rescues let-7 miRNA function and initiates silencing by RNAi. We demonstrated that RDE-1 is essential for RNAi induced by the perfectly paired trigger, yet is not required for silencing by the let-7 miRNA. In contrast, ALG-1/ALG-2 are required for the miRNA function, but not for the siRNA-directed gene silencing. Finally, a dsRNA containing a bulged miRNA and a perfectly paired siRNA can enter both pathways suggesting that the sorting of small RNAs occurs after that the dsRNA trigger has been processed by Dicer. Thus, our data suggest that the selection of Argonaute proteins is affected by two molecular features: (1) the structure of the small RNA duplex; and (2) the Argonautes specific characteristics.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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