MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3009263920 · doi:10.22215/etd/2017-12120

Control of selective mRNA translation over the torpor-arousal cycle of thirteen-lined ground squirrels

2017· dissertation· en· W3009263920 sur OpenAlexaff
Samantha M. Logan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorporHibernation (computing)Messenger RNATranslation (biology)BiologyGround squirrelProtein biosynthesisCell biologyGene expressionArousalTranscription (linguistics)GeneGeneticsNeuroscienceEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mammalian hibernation is an interesting adaptation that allows many capable animals like the thirteen-lined ground squirrel to endure the winter months on a low or absent food supply.Metabolic suppression during hibernation is facilitated by diverse biochemical mechanisms including the global shut-down of energy expensive processes like transcription and translation, the use of post-translational modifications to regulate protein activity, and differential gene/protein expression of essential protein products. Differential protein expression can occur during hibernation, but it remains incompletelyunderstood how transcripts are "chosen" to be translated instead of stored or degraded.This thesis explores two mechanisms that may regulate differential gene and protein expression during hibernation, including RNA-binding protein (RBP) stabilization and transport of transcripts, and translation machinery activation.Notably, RBPs and cap-dependent translation factors were upregulated over the torpor-arousal cycle.These results suggest a possible role for proteins that regulate mRNA stability and enhance translation during metabolic suppression.freedom to investigate the story that is my thesis, having confidence in my ability to take on several side projects and writing tasks on top of my thesis, and for subtly hinting when it was a good time to stop working on arduous projects, but giving me the time to make the decision to quit them on my own.My time in your lab has made me a more confident and deliberate scientist, mentor, and writer, and I am extremely grateful for the opportunities that you have supported me in pursuing.I'd also like to thank Jan Storey for meticulously editing this thesis as well as the manuscripts that I was able to publish (and not be embarrassed by) over the past 2 years.Although I have learned so much from your comments, I know I have a long way to go until my writing is as precise and flawless as yours.Thank you for being such an excellent mentor and role model for my writing and editing.Thanks to all Storey lab members for your academic support throughout the years.It has been fun debating everything from biochemistry theory to news stories, and I have learned so much from you all.Special thanks to Bryan Luu for continuing to answer my questions throughout my MSc.The example you have set in terms of your leadership, integrity, and scientific knowledgebase has taught me to push my boundaries in order to put my potential to the test and how to become a better scientist.Last but not least, I'd like to thank my "common-law husband", Ryan Deslauriers, for listening to me read out my writing for hours-on-end of editing, giving me feedback on my practice presentations before major conferences, and easing

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 seuil0,003

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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRNA Research and Splicing→Travaux en français237 207→