Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) inhibit mRNA expression in general by base pairing to the 3′UTR of target mRNAs and consequently inhibiting translation and/or initiating poly(A) tail deadenylation and mRNA destabilization. We established a mouse Krebs‐2 ascites extract that faithfully recapitulates the miRNA action in cells (Mathonnet et al., 2007). We demonstrated that the let‐7 miRNA inhibits translation of reporter mRNA at the initiation step. Translation inhibition is subsequently consolidated by let‐7‐mediated deadenylation, which requires both the poly(A) binding protein (PABP) and the CAF1 deadenylase, which interact with the let‐7 miRNA‐loaded RNA‐induced silencing complex (miRISC) (Fabian et al., 2009). Importantly, we demonstrated that GW182, a core component of the miRISC, directly interacts with PABP via its C‐terminus and that this interaction enhances miRNA‐mediated deadenylation (Fabian et al., 2009; Jinek et al., 2010). The miRISC binds the deadenylation machinery directly and independently of PABP. We are now studying how the miRISC recruits the deadenylation machinery in a PABP‐independent manner, and how these interactions impact both deadenylation‐dependent and – independent translational repression.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».