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Enregistrement W3026457376 · doi:10.1242/jeb.204594

The OxymiR response to oxygen limitation: a comparative microRNA perspective

2020· review· en· W3026457376 sur OpenAlexafffund
Hanane Hadj‐Moussa, Kenneth B. Storey

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésHypoxia (environmental)microRNABiologyPerspective (graphical)Metabolic rateOxygenEcologyNeuroscienceBioinformaticsEvolutionary biologyGeneGeneticsChemistryComputer scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From squid at the bottom of the ocean to humans at the top of mountains, animals have adapted to diverse oxygen-limited environments. Surviving these challenging conditions requires global metabolic reorganization that is orchestrated, in part, by microRNAs that can rapidly and reversibly target all biological functions. Herein, we review the involvement of microRNAs in natural models of anoxia and hypoxia tolerance, with a focus on the involvement of oxygen-responsive microRNAs (OxymiRs) in coordinating the metabolic rate depression that allows animals to tolerate reduced oxygen levels. We begin by discussing animals that experience acute or chronic periods of oxygen deprivation at the ocean's oxygen minimum zone and go on to consider more elevated environments, up to mountain plateaus over 3500 m above sea level. We highlight the commonalities and differences between OxymiR responses of over 20 diverse animal species, including invertebrates and vertebrates. This is followed by a discussion of the OxymiR adaptations, and maladaptations, present in hypoxic high-altitude environments where animals, including humans, do not enter hypometabolic states in response to hypoxia. Comparing the OxymiR responses of evolutionarily disparate animals from diverse environments allows us to identify species-specific and convergent microRNA responses, such as miR-210 regulation. However, it also sheds light on the lack of a single unified response to oxygen limitation. Characterizing OxymiRs will help us to understand their protective roles and raises the question of whether they can be exploited to alleviate the pathogenesis of ischemic insults and boost recovery. This Review takes a comparative approach to addressing such possibilities.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,289 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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