Emerging complexity of the HuD/ELAVl4 gene; implications for neuronal development, function, and dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Precise control of messenger RNA (mRNA) processing and abundance are increasingly being recognized as critical for proper spatiotemporal gene expression, particularly in neurons. These regulatory events are governed by a large number of trans-acting factors found in neurons, most notably RNA-binding proteins (RBPs) and micro-RNAs (miRs), which bind to specific cis-acting elements or structures within mRNAs. Through this binding mechanism, trans-acting factors, particularly RBPs, control all aspects of mRNA metabolism, ranging from altering the transcription rate to mediating mRNA degradation. In this context the best-characterized neuronal RBP, the Hu/ELAVl family member HuD, is emerging as a key component in multiple regulatory processes--including pre-mRNA processing, mRNA stability, and translation--governing the fate of a substantial amount of neuronal mRNAs. Through its ability to regulate mRNA metabolism of diverse groups of functionally similar genes, HuD plays important roles in neuronal development and function. Furthermore, compelling evidence indicates supplementary roles for HuD in neuronal plasticity, in particular, recovery from axonal injury, learning and memory, and multiple neurological diseases. The purpose of this review is to provide a detailed overview of the current knowledge surrounding the expression and roles of HuD in the nervous system. Additionally, we outline the present understanding of the molecular mechanisms presiding over the localization, abundance, and function of HuD in neurons.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».