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Enregistrement W4206642940 · doi:10.3410/f.738575298.793578277

Faculty Opinions recommendation of Complete chemical structures of human mitochondrial tRNAs.

2020· dataset· en· W4206642940 sur OpenAlexfundno aff
Richard J Maraia

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsRIKENMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of TsukubaNational Institutes of Health
Mots-clésTransfer RNAMitochondrial DNAGenetic codeMitochondrionGeneBiologyGeneticsMitochondrial respiratory chainComputational biologyRNAMitochondrial diseaseNuclear geneOxidative phosphorylationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitochondria generate most cellular energy via oxidative phosphorylation.Twenty-two species of mitochondrial (mt-)tRNAs encoded in mtDNA translate essential subunits of the respiratory chain complexes.mt-tRNAs contain post-transcriptional modifications introduced by nuclear-encoded tRNA-modifying enzymes.They are required for deciphering genetic code accurately, as well as stabilizing tRNA.Loss of tRNA modifications frequently results in severe pathological consequences.Here, we perform a comprehensive analysis of posttranscriptional modifications of all human mt-tRNAs, including 14 previously-uncharacterized species.In total, we find 18 kinds of RNA modifications at 137 positions (8.7% in 1575 nucleobases) in 22 species of human mt-tRNAs.An up-to-date list of 34 genes responsible for mt-tRNA modifications are provided.We identify two genes required for queuosine (Q) formation in mt-tRNAs.Our results provide insight into the molecular mechanisms underlying the decoding system and could help to elucidate the molecular pathogenesis of human mitochondrial diseases caused by aberrant tRNA modifications.

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)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,120

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 GPT0,339
Écart entre enseignants0,304 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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