A Macro Role for Imprinted Clusters of MicroRNAs in the Brain
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that ~95% of the human genome may produce noncoding RNAs (ncRNAs). Approximately 30% of parentally imprinted transcripts are ncRNAs that are found abundantly--and in some cases specifically--in the brain; however, the role ncRNA plays during development and day-to-day life is not apparent. Interestingly, ~1,300 transcripts show a consistent parental expression bias in the brain. This is in contrast to most tissues that show only rare imprinted transcripts. Furthermore, there are only two clusters of imprinted small nucleolar RNA (snoRNA) encoding genes in mammals, which are also expressed in the brain. These clusters, Snrpn-Ube3a (Human 15q11-q13/Murine 7qC) and Dlk1-Dio3 (Human 14q32.2/Murine 12qF1) and rodent specific Sfmbt2 (Murine 2qA1), form the focus of this review. These imprinted clusters are localized to imprinted regions that are associated with processes involved in neuronal plasticity and several neurodevelopmental disorders. Several miRNAs from the Dlk1-Dio3 region are also involved in chromatin methylation and remodelling. The final loci of interest is the proximal region of murine chromosome 2 that contains Sfmbt2 and an overlapping antisense transcript that is unique within mice and rats. This suggests that Sfmbt2 may be in the process of becoming imprinted that is being driven by a cluster of intergenic miRNAs. Ultimately, imprinted clusters of ncRNA have the potential to offer novel insight into the understanding of the complex processes of cognition given their role in brain function.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».