Micro-RNA Clusters Integrate Evolutionary Constraints on Expression and Target Affinities: The miR-6/5/4/286/3/309 Cluster in Drosophila
Notice bibliographique
Résumé
A striking feature of micro-RNAs is that they are often clustered in the genomes of animals. The functional and evolutionary consequences of this clustering remain obscure. Here, we investigated a micro-RNA cluster miR-6/5/4/286/3/309 that is conserved across drosophilid lineages. Small RNA sequencing revealed expression of this micro-RNA cluster in Drosophila melanogaster leg discs, and conditional overexpression of the whole cluster resulted in leg appendage shortening. Transgenic overexpression lines expressing different combinations of micro-RNA cluster members were also constructed. Expression of individual micro-RNAs from the cluster resulted in a normal wild-type phenotype, but either the expression of several ancient micro-RNAs together (miR-5/4/286/3/309) or more recently evolved clustered micro-RNAs (miR-6-1/2/3) can recapitulate the phenotypes generated by the whole-cluster overexpression. Screening of transgenic fly lines revealed downregulation of leg-patterning gene cassettes in generation of the leg-shortening phenotype. Furthermore, cell transfection with different combinations of micro-RNA cluster members revealed a suite of downstream genes targeted by all cluster members, as well as complements of targets that are unique for distinct micro-RNAs. Considered together, the micro-RNA targets and the evolutionary ages of each micro-RNA in the cluster demonstrate the importance of micro-RNA clustering, where new members can reinforce and modify the selection forces on both the cluster regulation and the gene regulatory network of existing micro-RNAs. Key words: micro-RNA, cluster, evolution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».