Regulation and different functions of the animal microRNA‐induced silencing complex
Notice bibliographique
Résumé
Among the different types of small RNAs, microRNAs (miRNAs) are key players in controlling gene expression at the mRNA level. To be active, they must associate with an Argonaute protein to form the miRNA induced silencing complex (miRISC) and binds to specific mRNA through complementarity sequences. The miRISC binding to an mRNA can lead to multiple outcomes, the most frequent being inhibition of the translation and/or deadenylation followed by decapping and mRNA decay. In the last years, several studies described different mechanisms modulating miRISC functions in animals. For instance, the regulation of the Argonaute protein through post-translational modifications can change the miRISC gene regulatory activity as well as modulate its binding to proteins, mRNA targets and miRISC stability. Furthermore, the presence of RNA binding proteins and multiple miRISCs at the targeted mRNA 3' untranslated region (3'UTR) can also affect its function through cooperation or competition mechanisms, underlying the importance of the 3'UTR environment in miRNA-mediated repression. Another way to regulate the miRISC function is by modulation of its interactors, forming different types of miRNA silencing complexes that affect gene regulation differently. It is also reported that the subcellular localization of several components of the miRNA pathway can modulate miRISC function, suggesting an important role for vesicular trafficking in the regulation of this essential silencing complex. This article is categorized under: RNA Interactions with Proteins and Other Molecules > RNA-Protein Complexes Regulatory RNAs/RNAi/Riboswitches > RNAi: Mechanisms of Action Regulatory RNAs/RNAi/Riboswitches > Biogenesis of Effector Small RNAs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».