Comparative genomic analysis of upstream miRNA regulatory motifs in <i>Caenorhabditis</i>
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) comprise a class of short noncoding RNA molecules that play diverse developmental and physiological roles by controlling mRNA abundance and protein output of the vast majority of transcripts. Despite the importance of miRNAs in regulating gene function, we still lack a complete understanding of how miRNAs themselves are transcriptionally regulated. To fill this gap, we predicted regulatory sequences by searching for abundant short motifs located upstream of miRNAs in eight species of Caenorhabditis nematodes. We identified three conserved motifs across the Caenorhabditis phylogeny that show clear signatures of purifying selection from comparative genomics, patterns of nucleotide changes in motifs of orthologous miRNAs, and correlation between motif incidence and miRNA expression. We then validated our predictions with transgenic green fluorescent protein reporters and site-directed mutagenesis for a subset of motifs located in an enhancer region upstream of let-7 We demonstrate that a CT-dinucleotide motif is sufficient for proper expression of GFP in the seam cells of adult C. elegans, and that two other motifs play incremental roles in combination with the CT-rich motif. Thus, functional tests of sequence motifs identified through analysis of molecular evolutionary signatures provide a powerful path for efficiently characterizing the transcriptional regulation of miRNA genes.
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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 | 0,000 | 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 ».