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Enregistrement W2768145059 · doi:10.1016/j.celrep.2017.11.006

Control of Gene Expression in Senescence through Transcriptional Read-Through of Convergent Protein-Coding Genes

2017· article· en· W2768145059 sur OpenAlexfundno aff
Lisa Muniz, Maharshi Krishna Deb, Marion Aguirrebengoa, Sandra Lazorthes, Didier Trouche, Estelle Nicolas

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchInstitut National Du CancerLigue Contre le CancerFondation pour la Recherche MédicaleInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFondation ARC pour la Recherche sur le CancerAgence Nationale de la RechercheAssociation pour la Recherche sur le Cancer
Mots-clésBiologyAntisense RNAGeneChromatinLong non-coding RNARNASense (electronics)Transcription (linguistics)Non-coding RNAGene expressionGeneticsPromoterRegulation of gene expressionSenescenceCell biologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antisense RNAs are non-coding RNAs that can regulate their corresponding sense RNAs and are generally produced from specific promoters. We uncover here a family of antisense RNAs, named START RNAs, produced during cellular senescence by transcriptional read-through at convergent protein-coding genes. Importantly, START RNAs repress the expression of their corresponding sense RNAs. In proliferative cells, we found that the Pol II elongation rate is limited downstream of TTS at START loci, allowing transcription termination to occur before Pol II reaches the convergent genes, thus preventing antisense RNA production and interference with the expression of the convergent genes. START RNAs are repressed by H2A.Z histone variant, whose local occupancy decreases in senescence. Our results thus uncover a mechanism of gene expression regulation relying on read-through antisense transcript production at convergent genes, underlining the functional importance of chromatin regulation in the control of RNA pol II elongation rate at intergenic regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations65
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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