MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3175818780 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.461.3

Mechanism of action of miRNA

2012· article· en· W3175818780 sur OpenAlexaff
Marc R. Fabian, Nahum Sonenberg

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell biologyGene silencingmicroRNATranslation (biology)Messenger RNARNA-binding proteinThree prime untranslated regionPsychological repressionUntranslated regionChemistryP-bodiesBiologyGene expressionGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetRNA Research and Splicing→Travaux en français237 207→