Evolutionary Transitions of MicroRNA-Target Pairs
Notice bibliographique
Résumé
How newly generated microRNA (miRNA) genes are integrated into gene regulatory networks during evolution is fundamental in understanding the molecular and evolutionary bases of robustness and plasticity in gene regulation. A recent model proposed that after the birth of a miRNA, the miRNA is generally integrated into the network by decreasing the number of target genes during evolution. However, this decreasing model remains to be carefully examined by considering in vivo conditions. In this study, we therefore compared the number of target genes among miRNAs with different ages, combining experiments with bioinformatics predictions. First, we focused on three Drosophila miRNAs with different ages. As a result, we found that an older miRNA has a greater number of target genes than a younger miRNA, suggesting the increasing number of targets for each miRNA during evolution (increasing model). To further confirm our results, we also predicted all target genes for all miRNAs in D. melanogaster, considering co-expression of miRNAs and mRNAs in vivo The results obtained also do not support the decreasing model but are reasonably consistent with the increasing model of miRNA-target pairs. Furthermore, our large-scale analyses of currently available experimental data of miRNA-target pairs also showed a weak but the same trend in humans. These results indicate that the current decreasing model of miRNA-target pairs should be reconsidered and the increasing model may be more appropriate to explain the evolutionary transitions of miRNA-target pairs in many organisms.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».