miRNA Regulation of α‐2,6‐ Sialylation: Comprehensive Analysis of ST6GAL1 & 2
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRs) are endogenous non‐coding RNAs that modulate gene expression at either the transcriptional or translational level through interaction with untranslated regions of mRNA. Works from the Mahal Lab and others have shown miRs as major regulators of glycosylation. ST6GAL1 and ST6GAL2 decorate glycoproteins with α‐2,6‐sialic acid, an epitope with important roles in immunology and cancer biology. Herein, we analyze miRs that regulate ST6Gal1 and ST6Gal2 gene expression through interaction with 3′UTR regions of target mRNAs. Using miRFluR, a high throughput fluorescent sensor‐based method recently introduced by the Mahal Lab, we analyzed miR regulation of ST6Gal1 & 2 with miR mimics representing the currently known human miRome (~2700 miRs). Our analysis identified 89 miR regulators of ST6GAL1 and 102 regulators of ST6GAL2. Selected hits were validated by Western blot analysis and RT‐PCR. Finally, we took advantage of SNA staining assay using fluorescence microscopy to validate the sialylation outcome by ST6GAL1 after treatment with specific miR mimics. Our data reveals miRNA regulation of α‐2,6‐sialylation that is associated with pancreatic and other cancers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».