Faculty Opinions recommendation of Competition for XPO5 binding between Dicer mRNA, pre-miRNA and viral RNA regulates human Dicer levels.
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are a class of small, noncoding RNAs that function by regulating gene expression post-transcriptionally.Alterations in miRNA expression can strongly influence cellular physiology.Here we demonstrated cross-regulation between two components of the RNA interference (RNAi) machinery in human cells.Inhibition of exportin-5, the karyopherin responsible for pre-miRNA export, downregulated expression of Dicer, the RNase III required for pre-miRNA maturation.This effect was post-transcriptional and resulted from an increased nuclear localization of Dicer mRNA.In vitro assays and cellular RNA immunoprecipitation experiments showed that exportin-5 interacted directly with Dicer mRNA.Titration of exportin-5 by overexpression of either pre-miRNA or the adenoviral VA1 RNA resulted in loss of Dicer mRNA-exportin-5 interaction and reduction of Dicer level.This saturation also occurred during adenoviral infection and enhanced viral replication.Our study reveals an important crossregulatory mechanism between pre-miRNA or viral small RNAs and Dicer through exportin-5.miRNAs are single-stranded RNA of 19-24 nucleotides that are predicted to regulate up to 30% of protein-encoding genes.miRNA have been implicated in a vast array of cellular processes including cell differentiation, proliferation and apoptosis 1 .miRNA repertoires are highly cell type specific and change markedly during development or upon cell activation 2 .Changes in miRNA expression profile have been linked to human pathologies such as cancer and neurodegenerative diseases 3 .In the nucleus, primary RNA polymerase II
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,457 | 0,180 |
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 ».