Up-Regulation of Long Non-Coding RNA <i>TUG1</i> in Hibernating Thirteen-Lined Ground Squirrels
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian hibernation is associated with multiple physiological, biochemical, and molecular changes that allow animals to endure colder temperatures. We hypothesize that long non-coding RNAs (lncRNAs), a group of non-coding transcripts with diverse functions, are differentially expressed during hibernation. In this study, expression levels of lncRNAsH19 and TUG1 were assessed via qRT-PCR in liver, heart, and skeletal muscle tissues of the hibernating thirteen-lined ground squirrels (Ictidomys tridecemlineatus). TUG1 transcript levels were significantly elevated 1.94-fold in skeletal muscle of hibernating animals when compared with euthermic animals. Furthermore, transcript levels of HSF2 also increased 2.44-fold in the skeletal muscle in hibernating animals. HSF2 encodes a transcription factor that can be negatively regulated by TUG1 levels and that influences heat shock protein expression. Thus, these observations support the differential expression of the TUG1-HSF2 axis during hibernation. To our knowledge, this study provides the first evidence for differential expression of lncRNAs in torpid ground squirrels, adding lncRNAs as another group of transcripts modulated in this mammalian species during hibernation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».