Implication of microRNA deregulation in the response of vertebrates to endocrine disrupting chemicals
Notice bibliographique
Résumé
Micro ribonucleic acids (miRNAs) are recently discovered small regulatory molecules that control messenger RNA (mRNA) translation in plants and animals and have been implicated in a variety of hormone-related physiological pathways. Estrogens, thyroid hormones, and gonadotropins are all known to act on miRNA abundance to cause major shifts in cellular activity, physiology, and homeostatic control mechanisms. Research on cancer biology has also recently considered miRNA as therapeutic targets, because the deregulation of specific miRNAs in various tissues has been correlated with tumorigenesis and other carcinogenic responses. Because many pharmaceuticals are considered to be endocrine-disrupting chemicals (EDCs), their effects on miRNAs may be important to our understanding of basic physiological control and phenotypic outcomes of wildlife exposed to EDCs. Presented is a brief overview of the synthesis, control, and action of miRNAs, focusing on endocrine systems. The antidepressant fluoxetine will be used as an example for miRNA studies in aquatic species, one of the few examples in ecotoxicology. Given the mounting evidence that miRNAs are regulated by hormones, a clear need exists to investigate the potential for environmental EDCs to deregulate miRNA expression and action.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».