MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141549067 · doi:10.2174/138920210793175895

MicroRNA: Biogenesis, Function and Role in Cancer

2010· article· en· W2141549067 sur OpenAlexaff
Leigh-Ann MacFarlane, Paul R. Murphy

Notice bibliographique

RevueCurrent Genomics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene silencingmicroRNAArgonauteRNA-induced silencing complexBiologyCell biologyDicerRNASmall RNARNA silencingRNA interferenceComputational biologyGeneticsGeneNon-coding RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs are small, highly conserved non-coding RNA molecules involved in the regulation of gene expression. MicroRNAs are transcribed by RNA polymerases II and III, generating precursors that undergo a series of cleavage events to form mature microRNA. The conventional biogenesis pathway consists of two cleavage events, one nuclear and one cytoplasmic. However, alternative biogenesis pathways exist that differ in the number of cleavage events and enzymes responsible. How microRNA precursors are sorted to the different pathways is unclear but appears to be determined by the site of origin of the microRNA, its sequence and thermodynamic stability. The regulatory functions of microRNAs are accomplished through the RNA-induced silencing complex (RISC). MicroRNA assembles into RISC, activating the complex to target messenger RNA (mRNA) specified by the microRNA. Various RISC assembly models have been proposed and research continues to explore the mechanism(s) of RISC loading and activation. The degree and nature of the complementarity between the microRNA and target determine the gene silencing mechanism, slicer-dependent mRNA degradation or slicer-independent translation inhibition. Recent evidence indicates that P-bodies are essential for microRNA-mediated gene silencing and that RISC assembly and silencing occurs primarily within P-bodies. The P-body model outlines microRNA sorting and shuttling between specialized P-body compartments that house enzymes required for slicer – dependent and – independent silencing, addressing the reversibility of these silencing mechanisms. Detailed knowledge of the microRNA pathways is essential for understanding their physiological role and the implications associated with dysfunction and dysregulation. Keywords: MicroRNA, RNA interference (RNAi), Post-transcriptional gene regulation, Cancer, interference, Post-transcriptional, Biogenesis, RNA polymerases, RISC, P-bodies, Caenorhabditis elegans, (tRNA), (rRNA), (siRNA), (snoRNA), dsRNA, junk DNA, DNA methylation, DGCR8, (TRBP), (PACT), RNA Helicase A, Ago2, eIF2C2, Dicer, TRBP, PACT, (PKR), G:U wobble, Dcp1, Dcp2, RNA degradation, (HMGA2), CLL, MiR-21, PTEN, TPM1, miR-17-92, E2Fs, apoptosis, E2F3, qRT-PCR

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 835
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent GenomicsMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207