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Enregistrement W3176971537 · doi:10.1002/wrna.1678

Microexon alternative splicing of small <scp>GTPase</scp> regulators: Implication in central nervous system diseases

2021· review· en· W3176971537 sur OpenAlexafffund
Jee‐San Lee, Nathalie Lamarche‐Vane, Stéphane Richard

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews - RNA · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer Research
Mots-clésAlternative splicingRNA splicingBiologyRNA-binding proteinExonic splicing enhancerExonEnhancerContext (archaeology)RNACell biologyGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microexons are small sized (≤51 bp) exons which undergo extensive alternative splicing in neurons, microglia, embryonic stem cells, and cancer cells, giving rise to cell type specific protein isoforms. Due to their small sizes, microexons provide a unique challenge for the splicing machinery. They frequently lack exon splicer enhancers/repressors and require specialized neighboring trans-regulatory and cis-regulatory elements bound by RNA binding proteins (RBPs) for their inclusion. The functional consequences of including microexons within mRNAs have been extensively documented in the central nervous system (CNS) and aberrations in their inclusion have been observed to lead to abnormal processes. Despite the increasing evidence for microexons impacting cellular physiology within CNS, mechanistic details illustrating their functional importance in diseases of the CNS is still limited. In this review, we discuss the unique characteristics of microexons, and how RBPs participate in regulating their inclusion and exclusion during splicing. We consider recent findings of microexon alternative splicing and their implication for regulating the function of small GTPases in the context of the microglia, and we extrapolate these findings to what is known in neurons. We further discuss the emerging evidence for dysregulation of the Rho GTPase pathway in CNS diseases and the consequences contributed by the mis-splicing of microexons. This article is categorized under: RNA Processing > Splicing Mechanisms RNA Processing > Splicing Regulation/Alternative Splicing RNA in Disease and Development > RNA in Disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,306 · 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'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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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