Investigating the miRNA regulatory landscape of OGT and OGA via the 3’UTR and 5’UTR regions utilizing the miRFluR high‐throughput platform
Notice bibliographique
Résumé
The dynamic post‐translational modification of serine or threonine residues by O‐linked N‐acetyl‐beta‐D‐glucosamine (O‐GlcNAc) contributes to diverse cellular processes including epigenetic modifications, transcription, metabolism, and cell signaling that play significant roles in development and normal physiology. O‐GlcNAcylation is catalyzed by O‐GlcNAc transferase and the modification is removed by O‐GlcNAcase (OGA). These genes are highly regulated at multiple levels, but little is known about their regulation by microRNAs (miRs). miRs are small non‐coding RNAs that fine‐tune protein expression through binding to messenger RNA (mRNA). In this work, we built a comprehensive dataset of OGT and OGA regulation via both their 3’UTR and 5’UTRs. Downregulation was almost exclusively mediated through binding to the 3’UTR. We observed independent regulation of OGT and OGA by the majority of regulatory miRs, which did not overlap. However, we did see significant co‐regulation of OGT and OGA by a subset of miRs. This is in keeping with the known transcriptional regulation of these genes. In summary, this work provides a better understanding of OGT and OGA regulation through miRNA binding via both the 3’UTR and 5’UTR regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».