Editorial: Coding and non-coding RNA-based complexes in organismal development and disease pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Coding and non-coding RNA-based complexes in organismal development and disease pathogenesis Progress in "omics" technologies indicate that most of the human genome is transcribed at some point during development.While the importance of proteincoding mRNAs remains of primary interest, the majority of the cellular RNAs appear to be non-coding and subject to regulation (ENCODE Project Consortium, 2012;Hon et al., 2017).Non-coding RNAs could potentially have direct regulatory functions or affect gene expression through "noise".One open question remains how to connect the wealth of molecular detail with phenotypic effects such as changes in physiological function and adaptation.The articles included in this Research Topic explore fundamental, developmental and pathological processes that involve coding and non-coding RNAs.This series of articles constitute the second volume of a Research Topic on RNA in Development and Disease previously published in Frontiers in Genetics in 2020 (Chartrand et al., 2020).While the first volume focused on mechanisms of posttranscriptional gene regulation such as mRNA export, translational control and mRNA localization, this second volume covers new ground as it includes non-coding RNAs and mechanisms not previously discussed, such as alternative splicing and mRNA decay.A first group of articles focus on the evolution and function of non-coding RNAs.On the origin and evolution of non-coding RNAs, Palazzo and Kejiou offer a global view on non-darwinian evolution and describe how sloppy and inefficient processes within cells may explain how junk RNA can evolve toward functional non-coding RNA.Long noncoding RNAs have emerged as key regulators of gene expression, particularly due to their capacity to bind both protein cofactors (transcriptional regulators or DNA modifiers) and interact with DNA with high sequence specificity.In their article Alecki and Vera review the different non-canonical nucleic acid structures formed by non-coding RNA and DNA,
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
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 ».