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Enregistrement W2984915376 · doi:10.7554/elife.24139.022

Author response: Poly(A) tail length regulates PABPC1 expression to tune translation in the heart

2017· peer-review· en· W2984915376 sur OpenAlexaff
Sandip Chorghade, Joseph Seimetz, Russell Emmons, Jing Yang, Stefan Bresson, Michael De Lisio, Gianni Parise, Nicholas K. Conrad, Auinash Kalsotra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMessenger RNATranslation (biology)Protein biosynthesisRibosomeBiologyCell biologyGeneMolecular biologyRNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hundreds of thousands of different proteins are needed to build and maintain the cells in the human body. All proteins are produced when copies of genetic information in the form of molecules of messenger RNA (mRNAs) are translated by the ribosome. The rate at which proteins are made varies widely between different tissues and at different times. In particular, the adult heart has one of the lowest rates of protein production, though this rate can increase markedly during exercise and heart disease. The mechanisms that drive this kind of dynamic change in protein production remain unclear. A better understanding of this process would tell scientists more about how and why cells regulate the translation of mRNAs in general, and might uncover new ways for treating heart disease. Molecules of mRNA are composed of smaller building blocks called nucleotides. All mature mRNAs in humans have a long stretch at one end that contains the nucleotide adenosine – commonly referred to as A for short – repeated 200 to 300 times. This sequence is called the poly(A) tail, and specific proteins can bind to this tail and determine the final fate of the mRNA, such as how efficiently it is translated. One such poly(A) binding protein, called PABPC1, is known to promote mRNA translation. Now, Chorghade, Seimetz et al. examine how PABPC1 regulates protein production in mice and human cells. The experiments reveal that, before birth, ample amounts of PABPC1 are found in the heart, but that this protein is undetectable in the hearts of adults. Further experiments showed that the levels of the mRNA for PABPC1 in the heart are the same before birth and in adulthood. So why is the mRNA for PABPC1 translated inefficiently in adult hearts? In general, mRNAs with long tails tend to be translated more efficiently compared to those with short tails, and it turns out that the mRNA for PABPC1 has a substantially shorter poly(A) tail in the adult heart. This tail shortening limits the translation of this specific mRNA, which leads to reduced protein production. Chorghade, Seimetz et al. also showed that the length of the poly(A) tail on the mRNA and the levels of the PABPC1 protein are restored in adult hearts during a condition known as hypertrophy. This state of hypertrophy can be triggered by exercise or heart disease and is marked by an increase in the size of individual heart cells and enhanced protein production. Finally, Chorghade, Seimetz et al. found that experimentally raising the levels of PABPC1 in adult hearts could, by itself, make the heart cells produce more protein and the heart grow more. Further studies will explore if other mRNAs in the heart also undergo similar changes and whether this is a general mechanism for controlling protein production.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,048

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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