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Enregistrement W2806569530 · doi:10.1038/s41598-018-25187-0

CNOT6 regulates a novel pattern of mRNA deadenylation during oocyte meiotic maturation

2018· article· en· W2806569530 sur OpenAlexafffund
Karl-Frédéric Vieux, Hugh J. Clarke

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésPolyadenylationOocyteCell biologyBiologyMessenger RNATranslation (biology)MeiosisGene silencingGeneticsEmbryoGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many cell types, the length of the poly(A) tail of an mRNA is closely linked to its fate - a long tail is associated with active translation, a short tail with silencing and degradation. During mammalian oocyte development, two contrasting patterns of polyadenylation have been identified. Some mRNAs carry a long poly(A) tail during the growth stage and are actively translated, then become deadenylated and down-regulated during the subsequent stage, termed meiotic maturation. Other mRNAs carry a short tail poly(A) tail and are translationally repressed during growth, and their poly(A) tail lengthens and they become translationally activated during maturation. As well, a program of elimination of this 'maternal' mRNA is initiated during oocyte maturation. Here we describe a third pattern of polyadenylation: mRNAs are deadenylated in growing oocytes, become polyadenylated during early maturation and then deadenylated during late maturation. We show that the deadenylase, CNOT6, is present in cortical foci of oocytes and regulates deadenylation of these mRNAs, and that PUF-binding elements (PBEs) regulate deadenylation in mature oocytes. Unexpectedly, maintaining a long poly(A) tail neither enhances translation nor inhibits degradation of these mRNAs. Our findings implicate multiple machineries, more complex than previously thought, in regulating mRNA activity in oocytes.

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 seuil0,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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