Repeat Associated Non-ATG Translation Initiation: One DNA, Two Transcripts, Seven Reading Frames, Potentially Nine Toxic Entities!
Notice bibliographique
Résumé
Diseases associated with unstable repetitive elements in the DNA, RNA, and amino acids have consistently revealed scientific surprises. Most diseases are caused by expansions of trinucleotide repeats, which ultimately lead to diseases like Huntington's disease, myotonic dystrophy, fragile X syndrome, and a series of spinocerebellar ataxias. These repeat mutations are dynamic, changing through generations and within an individual, and the repeats can be bi-directionally transcribed. Unsuspected modes of pathogenesis involve aberrant loss of protein expression; aberrant over-expression of non-mutant proteins; toxic-gain-of-protein function through expanded polyglutamine tracts that are encoded by expanded CAG tracts; and RNA-toxic-gain-of-function caused by transcripts harboring expanded CUG, CAG, or CGG tracts. A recent advance reveals that RNA transcripts with expanded CAG repeats can be translated in the complete absence of a starting ATG, and this Repeat Associated Non-ATG translation (RAN-translation) occurs across expanded CAG repeats in all reading frames (CAG, AGC, and GCA) to produce homopolymeric proteins of long polyglutamine, polyserine, and polyalanine tracts. Expanded CTG tracts expressing CUG transcripts also show RAN-translation occurring in all three frames (CUG, UGC, and GCU), to produce polyleucine, polycysteine, and polyalanine. These RAN-translation products can be toxic. Thus, one unstable (CAG)•(CTG) DNA can produce two expanded repeat transcripts and homopolymeric proteins with reading frames (the AUG-directed polyGln and six RAN-translation proteins), yielding a total of potentially nine toxic entities. The occurrence of RAN-translation in patient tissues expands our horizons of modes of disease pathogenesis. Moreover, since RAN-translation counters the canonical requirements of translation initiation, many new questions are now posed that must be addressed. This review covers RAN-translation and some of the pertinent questions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».