Circular RNAs constitute an inherent gene regulatory axis in the mammalian eye and brain
Notice bibliographique
Résumé
Circular RNAs (circRNAs) are being hailed as a newly rediscovered class of covalently closed transcripts that are produced via alternative, noncanonical pre-mRNA back-splicing events. These single-stranded RNA molecules have been identified in organisms ranging from the worm (Cortés-López et al. 2018. BMC Genomics, 19: 8; Ivanov et al. 2015. Cell Rep. 10: 170–177) to higher eukaryotes (Yang et al. 2017. Cell Res. 27: 626–641) to plants (Li et al. 2017. Biochem. Biophys. Res. Commun. 488: 382–386). At present, research on circRNAs is an active area because of their diverse roles in development, health, and diseases. Partly because their circularity makes them resistant to degradation, they hold great promise as unique biomarkers for ocular and central nervous system (CNS) disorders. We believe that further work on their applications could help in developing them as “first-in-class” diagnostics, therapeutics, and prognostic targets for numerous eye conditions. Interestingly, many circRNAs play key roles in transcriptional regulation by acting as miRNAs sponges, meaning that they serve as master regulators of RNA and protein expression. Since the retina is an extension of the brain and is part of the CNS, we highlight the current state of circRNA biogenesis, properties, and function and we review the crucial roles that they play in the eye and the brain. We also discuss their regulatory roles as miRNA sponges, regulation of their parental genes or linear mRNAs, translation into micropeptides or proteins, and responses to cellular stress. We posit that future advances will provide newer insights into the fields of RNA metabolism in general and diseases of the aging eye and brain in particular. Furthermore, in keeping pace with the rapidly evolving discipline of RNA“omics”-centered metabolism and to achieve uniformity among researchers, we recently introduced the term “cromics” (circular ribonucleic acids based omics) (Singh et al. 2018. Exp. Eye Res. 174: 80–92).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».