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Enregistrement W2887785231 · doi:10.1016/j.celrep.2018.07.040

Stress-Induced Low Complexity RNA Activates Physiological Amyloidogenesis

2018· article· en· W2887785231 sur OpenAlexafffund
Miling Wang, Xianzun Tao, Mathieu D. Jacob, Clayton A. Bennett, J.J.David Ho, Mark L. Gonzalgo, Timothy E. Audas, Stephen Lee

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésRNAChemistryCell biologyStress (linguistics)BiophysicsBiochemistryBiologyGenePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyloid bodies (A-bodies) are inducible membrane-less nuclear compartments composed of heterogeneous proteins that adopt an amyloid-like state. A-bodies are seeded by noncoding RNA derived from stimuli-specific loci of the rDNA intergenic spacer (rIGSRNA). This raises the question of how rIGSRNA recruits a large population of diverse proteins to confer A-body identity. Here, we show that long low-complexity dinucleotide repeats operate as the architectural determinants of rIGSRNA. On stimulus, clusters of rIGSRNA with simple cytosine/uracil (CU) or adenosine/guanine (AG) repeats spanning hundreds of nucleotides accumulate in the nucleolar area. The low-complexity sequences facilitate charge-based interactions with short cationic peptides to produce multiple nucleolar liquid-like foci. Local concentration of proteins with fibrillation propensity in these nucleolar foci induces the formation of an amyloidogenic liquid phase that seeds A-bodies. These results demonstrate the physiological importance of low-complexity RNA and repetitive regions of the genome often dismissed as "junk" DNA.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,478

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations99
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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