The organization and regulation of <scp>mRNA</scp>–protein complexes
Notice bibliographique
Résumé
In a eukaryotic cell, each messenger RNA (mRNA) is bound to a variety of proteins to form an mRNA-protein complex (mRNP). Together, these proteins impact nearly every step in the life cycle of an mRNA and are critical for the proper control of gene expression. In the cytoplasm, for instance, mRNPs affect mRNA translatability and stability and provide regulation of specific transcripts as well as global, transcriptome-wide control. mRNPs are complex, diverse, and dynamic, and so they have been a challenge to understand. But the advent of high-throughput sequencing technology has heralded a new era in the study of mRNPs. Here, I will discuss general principles of cytoplasmic mRNP organization and regulation. Using microRNA-mediated repression as a case study, I will focus on common themes in mRNPs and highlight the interplay between mRNP composition and posttranscriptional regulation. mRNPs are an important control point in regulating gene expression, and while the study of these fascinating complexes presents remaining challenges, recent advances provide a critical lens for deciphering gene regulation. WIREs RNA 2017, 8:e1369. doi: 10.1002/wrna.1369 For further resources related to this article, please visit the WIREs website.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».