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Enregistrement W4247037821 · doi:10.2741/s277

Staufen from embryo polarity to cellular stress and neurodegeneration

2012· review· en· W4247037821 sur OpenAlexfundno aff
Graciela L. Boccaccio

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioscience-Scholar · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterMcGill UniversityConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaNational Institutes of HealthUniversidad de Buenos Aires
Mots-clésStress granuleBiologyCell biologyRNA-binding proteinRNATranslation (biology)NeurodegenerationMessenger RNAGeneGeneticsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Staufen is a double-stranded RNA-binding protein that forms RNA granules by RNA-dependent and -independent interactions. Staufen was initially described in Drosophila as a key molecule for targeting maternal mRNAs. In vertebrates, two highly similar paralogs with several splicing variants mediate mRNA transport, thus affecting neuron plasticity, learning and memory. Staufen also regulates translation and mRNA decay. In recent years, Staufen was shown to be an important regulatory component of stress granules (SGs), which are large aggregates of silenced mRNPs specifically induced upon acute cellular stress. SGs contribute to cell survival by reprogramming translation and inhibiting pro-apoptotic pathways, and Staufen appears to negatively modulate SG formation by several mechanisms. More recently, mammalian Staufen was found in RNA granules and pathological cytoplasmic aggregates related to SGs containing huntingtin, TDP43, FUS/TLS or FMRP. In addition, Staufen binds CUG repeats present in mutant RNAs causative of degenerative conditions, thus ameliorating disease. Finally, Staufen affects HIV and influenza infection at several levels. Collectively, these observations unveil important roles for Staufen-mediated post-transcriptional regulation in a growing number of human diseases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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