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Enregistrement W2969023520 · doi:10.1371/journal.pone.0221371

Beyond sequence homology: Cellular biology limits the potential of XIST to act as a miRNA sponge

2019· article· en· W2969023520 sur OpenAlexafffund
Erin A. Marshall, Greg L. Stewart, Adam P. Sage, Wan L. Lam, Carolyn J. Brown

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British Columbia
Mots-clésXISTBiologymicroRNAComputational biologyGene silencingGeneticsLong non-coding RNARegulation of gene expressionGeneX-inactivationNon-coding RNARNAX chromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The sponging of microRNAs by a long non-coding RNA (lncRNA) away from their coding gene targets is a conceptually-simple, yet biologically-complex method of lncRNA-mediated gene regulation. Currently, predictions of genes that participate in sponge-based regulation are largely based on sequence homology alone, which may not adequately reflect the cellular environment in which lncRNA:miRNA pairs interact. The vast number of potential interactions generated by these predictions impedes the identification of functional gene regulatory relationships, which necessitates an approach that considers biological context. XIST, the female-specific lncRNA canonically involved in silencing the X chromosome, has been suggested by many studies to act as a miRNA sponge. The sex-specificity of XIST provides the opportunity to study the biological feasibility of proposed XIST-miRNA interactions. Here we take a comprehensive approach by considering factors that affect possible regulation through XIST-miRNA sponging. RESULTS: To identify the most feasible candidates in a particular tissue (lung adenocarcinomas), we considered protein-coding genes that (1) were positively correlated with XIST expression within sexes, (2) were targeted by miRNAs shared with XIST, and (3) expressed in lung adenocarcinoma. This revealed a robust set of 124 genes potentially positively regulated by XIST through the sequestration of 804 shared miRNAs. We then used the basic sex-specific nature of XIST to compare the changes in miRNA-target gene relationships in endogenously high-XIST and low-XIST systems to discover a high-confidence set of only 13 miRNA-gene pairs. As XIST is expressed exclusively in the nucleus, we validated the nuclear presence of several of these high-confidence miRNAs using RT-qPCR, confirming the co-localization required for XIST to interact with these species. CONCLUSIONS: We use a biology-driven approach to identify genes defended from miRNA-based inhibition by the lncRNA XIST. Importantly, we identify that only a small subset of miRNAs predicted by sequence homology alone have the capacity to mediate the XIST-target gene axis, as they are enriched in the nucleus and able to co-localize with XIST for sponging. Our results reinforce the necessary consideration of biological features in future studies of lncRNA:miRNA interactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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