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Enregistrement W3090875426 · doi:10.3390/cells9102195

snR30/U17 Small Nucleolar Ribonucleoprotein: A Critical Player during Ribosome Biogenesis

2020· review· en· W3090875426 sur OpenAlexafffund
Timothy John Vos, Ute Kothe

Notice bibliographique

RevueCells · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésSmall nucleolar RNARibosome biogenesisRibonucleoproteinRibosomal RNARibosomeBiologyRNACell biologyBiogenesis5.8S ribosomal RNANon-coding RNAComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small nucleolar RNA snR30 (U17 in humans) plays a unique role during ribosome synthesis. Unlike most members of the H/ACA class of guide RNAs, the small nucleolar ribonucleoprotein (snoRNP) complex assembled on snR30 does not direct pseudouridylation of ribosomal RNA (rRNA), but instead snR30 is critical for 18S rRNA processing during formation of the small subunit (SSU) of the ribosome. Specifically, snR30 is essential for three pre-rRNA cleavages at the A0/01, A1/1, and A2/2a sites in yeast and humans, respectively. Accordingly, snR30 is the only essential H/ACA guide RNA in yeast. Here, we summarize our current knowledge about the interactions and functions of snR30, discuss what remains to be elucidated, and present two non-exclusive hypotheses on the possible molecular function of snR30 during ribosome biogenesis. First, snR30 might be responsible for recruiting other proteins including endonucleases to the SSU processome. Second, snR30 may contribute to the refolding of pre-rRNA into a required conformation that serves as a checkpoint during ribosome biogenesis facilitating pre-rRNA cleavage. In both scenarios, the snR30 snoRNP may have scaffolding and RNA chaperoning activity. In conclusion, the snR30 snoRNP is a crucial player with an unknown molecular mechanism during ribosome synthesis, posing many interesting future research questions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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