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Enregistrement W2762891745 · doi:10.24870/cjb.2017-a166

miRNA-mRNA integrative expression mapping during mouse embryonic stem cell to Neuron progenitor differentiation

2017· article· en· W2762891745 sur OpenAlexvenueno aff
Rakhee Nayak, Vanita Uppada, Sreenivasulu Kurukuti

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryonic stem cellProgenitor cellmicroRNABiologyProgenitorStem cellCell biologyCellular differentiationMessenger RNAGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide transcriptome profiling of mammalian cells has given more insight into complexity of RNA world. Vast majority of RNAs are falling under non-coding category, among which ~22 nucleotides RNA is known as microRNA. It regulates gene expression by repressing translationally or cleaving mRNAs. 6-8 nucleotides region at 5’ end of miRNAs bind to 3’ UTR region of mRNA called ‘seed region’. This binding is either completely or incompletely complementary. Complete complementarity associates with RNA Induced Silencing Complex (RISC) that able to degrade mRNA with the help of Argonaute protein (Ago). But, incomplete complementarity is believed to be in a type of poised state that can be removed during requirement of that particular protein synthesis. mRNA translational repression by miRNA leads to subsequent mRNA destabilization. These dynamics of miRNA and mRNA integrative expression was further studied in embryonic stem cell to Neuron Progenitor differentiation system. Upon retinoic acid treatment to mouse embryonic stem cell line (R1), without LIF and 2i inhibitors that maintain undifferentiating state in ESC, cells were differentiated to neuronal cell lineage. To study, the dynamic changes in expression during differentiation we performed both microRNA and mRNA sequencing separately in these two states with biologically duplicated samples. Interestingly, we came up with 82 differentially regulated miRNAs, 9 lncRNAs and 4336 mRNA genes during this phage. Along with these 31 novel miRNAs were identified, among them 17 were identified that specific to ESC and 14 were in NP. Interaction maps of miRNA-mRNA was confirmed the down regulation of targeted mRNAs due to upregulated miRNAs during differentiation. KEGG pathways analysis of these genes showed downregulation of signaling pathways regulating pluripotency of stem cells (by miR-466m-3p, miR-466k, miR-1198 and miR344e) and upregulation of axon guidance and Neurotrophin signaling pathways that involves in differentiation of neuronal cells. These studies reveal genome wide miRNAs and mRNAs interaction map in ESC to NP differentiation. That will help in understanding of controlled gene expression patterns during neuronal differentiation due to miRNAs and lncRNAs parallel expressions.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,617

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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