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Enregistrement W2803409498 · doi:10.1038/s41467-018-04370-x

rbFOX1/MBNL1 competition for CCUG RNA repeats binding contributes to myotonic dystrophy type 1/type 2 differences

2018· article· en· W2803409498 sur OpenAlexaff
Chantal Sellier, Estefanía Cerro-Herreros, Markus Blatter, Fernande Freyermuth, Angéline Gaucherot, Frank Ruffenach, Partha S. Sarkar, Jack Puymirat, Bjarne Udd, G. Meola, Guillaume Bassez, Harutoshi Fujimura, Masanori Takahashi, Benedikt Schoser, Denis Furling, Rubén Artero, Frédéric H.‐T. Allain, Beatriz Llamusí, Nicolas Charlet‐Berguerand

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Center of Neurology and PsychiatryJapan Society for the Promotion of ScienceCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMyotonic dystrophyRNA-binding proteinRNABiologyRNA splicingLong non-coding RNAGeneticsCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myotonic dystrophy type 1 and type 2 (DM1, DM2) are caused by expansions of CTG and CCTG repeats, respectively. RNAs containing expanded CUG or CCUG repeats interfere with the metabolism of other RNAs through titration of the Muscleblind-like (MBNL) RNA binding proteins. DM2 follows a more favorable clinical course than DM1, suggesting that specific modifiers may modulate DM severity. Here, we report that the rbFOX1 RNA binding protein binds to expanded CCUG RNA repeats, but not to expanded CUG RNA repeats. Interestingly, rbFOX1 competes with MBNL1 for binding to CCUG expanded repeats and overexpression of rbFOX1 partly releases MBNL1 from sequestration within CCUG RNA foci in DM2 muscle cells. Furthermore, expression of rbFOX1 corrects alternative splicing alterations and rescues muscle atrophy, climbing and flying defects caused by expression of expanded CCUG repeats in a Drosophila model of DM2.

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)0,003
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations77
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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