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Enregistrement W2155582980 · doi:10.1101/gr.137224.112

Targeted gene silencing in mouse germ cells by insertion of a homologous DNA into a piRNA generating locus

2012· article· en· W2155582980 sur OpenAlexfundno aff
Yasuhiro Yamamoto, Toshiaki Watanabe, Yuko Hoki, Kenjiro Shirane, Yufeng Li, Kenji Ichiiyanagi, Satomi Kuramochi‐Miyagawa, Atsushi Toyoda, Asao Fujiyama, Masayuki Oginuma, Hitomi Suzuki, Takashi Sado, Toru Nakano, Hiroyuki Sasaki

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNaito Foundation
Mots-clésPiwi-interacting RNABiologyRetrotransposonTransposable elementGene silencingGeneticsGeneHomologous recombinationRNA interferenceRNACell biologyGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In germ cells, early embryos, and stem cells of animals, PIWI-interacting RNAs (piRNAs) have an important role in silencing retrotransposons, which are vicious genomic parasites, through transcriptional and post-transcriptional mechanisms. To examine whether the piRNA pathway can be used to silence genes of interest in germ cells, we have generated knock-in mice in which a foreign DNA fragment was inserted into a region generating pachytene piRNAs. The knock-in sequence was transcribed, and the resulting RNA was processed to yield piRNAs in postnatal testes. When reporter genes possessing a sequence complementary to portions of the knock-in sequence were introduced, they were greatly repressed after the time of pachytene piRNA generation. This repression mainly occurred at the post-transcriptional level, as degradation of the reporter RNAs was accelerated. Our results show that the piRNA pathway can be used as a tool for sequence-specific gene silencing in germ cells and support the idea that the piRNA generating regions serve as traps for retrotransposons, enabling the host cell to generate piRNAs against active retrotransposons.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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