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.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».