MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2170215115 · doi:10.1139/cjpp-2014-0392

Gene regulation by dietary microRNAs

2015· review· en· W2170215115 sur OpenAlexvenueno aff
Janos Zempleni, Scott Baier, Katherine M. Howard, Juan Cui

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésmicroRNABiologyGene silencingGeneGene expressionRegulation of gene expressionGeneticsEndogenyTranslation (biology)Cell biologyMessenger RNABiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) silence genes through destabilizing mRNA or preventing translation of mRNA, thereby playing an essential role in gene silencing. Traditionally, miRNAs have been considered endogenous regulators of genes, i.e., miRNAs synthesized by an organism regulate the genes in that organism. Recently, that dogma has been challenged in studies suggesting that food-borne miRNAs are bioavailable and affect gene expression in mice and humans. While the evidence in support of this theory may be considered weak for miRNAs that originate in plants, there is compelling evidence to suggest that humans use bovine miRNAs in cow's milk and avian miRNAs in chicken eggs for gene regulation. Importantly, evidence also suggests that mice fed a miRNA-depleted diet cannot compensate for dietary depletion by increased endogenous synthesis. Bioinformatics predictions implicate bovine miRNAs in the regulation of genes that play roles in human health and development. Current challenges in this area of research include that some miRNAs are unable to establish a cause-and-effect between miRNA depletion and disease in miRNA knockout mice, and sequence similarities and identities for bovine and human miRNAs render it difficult to distinguish between exogenous and endogenous miRNAs. Based on what is currently known about dietary miRNAs, the body of evidence appears to be sufficient to consider milk miRNA bioactive compounds in foods, and to increase research activities in this field.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations69
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Physiology and PharmacologyMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207