Comprehensive Analysis of miRNA Regulation of MGAT3 Using the miRFluR Assay
Notice bibliographique
Résumé
Studies related to miRNAs and their ability to tune protein expression have gained much attention in recent years. In the field of glycobiology, miRNAs are now given special consideration as they have been shown to be key regulators of many glycosylation pathways. The enzyme MGAT3 (β‐1,4‐mannosyl‐glycoprotein 4‐beta‐N‐acetylglucosaminyltransferase) is responsible for the addition of a bisecting GlcNAc to the core mannose residue of complex or hybrid N‐ glycans. This is a unique modification of complex N‐ glycans that has been reported to play important roles in signal transduction, growth factor signaling, tumor progression and metastasis. In this project, we generated a comprehensive map of the regulation of MGAT3 by miRNA using a newly developed high throughput assay: miRFluR. This assay uses ratiometric analysis of a genetically encoded dual‐color fluorescence reporter (cerulean/mCherry) to identify regulatory miRNA:mRNA interactions. A dataset for the interaction between the entire human miRome (~2700 miRs) and MGAT3 has been collected and analysis of the miR regulatory map is presented. Our data provides insight into the regulation of this important glycan and its functions in disease.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».