Endogenous Antiviral Mechanisms of RNA Interference: A Comparative Biology Perspective
Notice bibliographique
Résumé
RNA interference (RNAi) is a natural process that occurs in many organisms ranging from plants to mammals. In this process, double-stranded RNA or hairpin RNA is cleaved by a RNaseIII-type enzyme called Dicer into small interfering RNA duplex. This then directs sequence-specific, homology-dependent, posttranscriptional gene silencing by binding to its complementary RNA and triggering its elimination through degradation or by inducing translational inhibition. In plants, worms, and insects, RNAi is a strong antiviral defense mechanism. Although, at present, it is unclear whether RNA silencing naturally restricts viral infection in vertebrates, there are signs that this is certainly the case. In a relatively short period, RNAi has progressed to become an important experimental tool both in vitro and in vivo for the analysis of gene function and target validation in mammalian systems. In addition, RNA silencing has subsequently been found to be involved in translational repression, transcriptional inhibition, and DNA degradation. In this article we review the literature in this field, which may open doors to the many uses to which this important technology is being put, including the potential of RNAi as a therapeutic strategy for gene regulation to modulate host-pathogen interactions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».