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Enregistrement W2558742392 · doi:10.20381/ruor-4496

Skeletal Muscle Specific IRES Activity of Utrophin A Is Enhanced by Eef1a2

2011· article· en· W2558742392 sur OpenAlexvenueno aff
Adèle Coriati

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleUtrophinChemistryBiologyEndocrinologyDystrophin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the regulatory mechanisms controlling utrophin A expression at the sarcolemma of dystrophic muscles will facilitate the development of therapeutic strategies to ameliorate the pathophysiological features of Duchenne Muscular Dystrophy (DMD). The main goal of this study was to characterize the regulation of utrophin A IRES activity using a transgenic mouse model expressing the utrophin A 5’UTR bicistronic reporter and to identify trans-acting factors that could mediate IRES activity and endogenous expression of utrophin A. We found that utrophin A IRES activity is specifically expressed in skeletal muscles. Moreover, we identified eEF1A2 as a muscle-specific trans-acting factor that can interact with utrophin A and mediate IRES-dependent translation of utrophin A. Finally, we showed that eEF1A2 mediates endogenous utrophin A expression and localization in skeletal muscle. Identifying pharmacological compounds that would specifically target eEF1A2 and increase endogenous levels of utrophin A expression could serve as a drug-based therapy to treat DMD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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