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Enregistrement W2134513851 · doi:10.1091/mbc.e07-01-0070

Small Interfering RNA-mediated Silencing Induces Target-dependent Assembly of GW/P Bodies

2007· article· en· W2134513851 sur OpenAlexafffund
Shangli Lian, Marvin J. Fritzler, Joseph Katz, Takashi Hamazaki, Naohiro Terada, Minoru Satoh, Edward K. L. Chan

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchBreast Cancer Research FoundationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis Society
Mots-clésRNA interferenceGene knockdownBiologySmall interfering RNAGene silencingTrans-acting siRNACell biologyRNA silencingRNATransfectionSmall hairpin RNARNA-induced silencing complexMolecular biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene silencing using small interfering RNA (siRNA) is a valuable laboratory tool and a promising approach to therapeutics for a variety of human diseases. Recently, RNA interference (RNAi) has been linked to cytoplasmic GW bodies (GWB). However, the correlation between RNAi and the formation of GWB, also known as mammalian processing bodies, remains unclear. In this report, we show that transfection of functional siRNA induced larger and greater numbers of GWB. This siRNA-induced increase of GWB depended on the endogenous expression of the target mRNA. Knockdown of GW182 or Ago2 demonstrated that the siRNA-induced increase of GWB required these two proteins and correlated with RNAi. Furthermore, knockdown of rck/p54 or LSm1 did not prevent the reassembly of GWB that were induced by and correlated with siRNA-mediated RNA silencing. We propose that RNAi is a key regulatory mechanism for the assembly of GWB, and in some cases, GWB may serve as markers for RNAi in mammalian cells.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,589

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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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