An Improved Model for Circular RNA Overexpression: Using the Actin Intron Reveals High Circularization Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
gene is used to generate a foreign circular sequence. However, the T4 system has been shown to be fairly inefficient in expressing circular RNA (circRNA). Here, a new method is developed to express circular sequences with high circularization efficiency to strengthen the confidence for future circRNA functional studies. CircRNA expression plasmids, constructed with different lengths derived from the actin intron (15-nt, 30-nt, 60-nt, 100-nt, 180-nt) and T4 intron, are introduced into human and mouse cell lines 293T and B16. Junction detection and sequencing are used to determine successful circularization of introns and their expression efficiencies. An actin intron with a medium length (60-nt-100-nt) shows significantly increased efficiency of circularization, whereas intron-100-nt shows the best efficiency in most conditions. RNA pull-down assays are designed to precipitate the splicing factors that are bound to the introns and intron/exon junction. The precipitated proteins are analyzed by mass spectrometry (MS), aiming to identify the possible underlying mechanism behind the high circularization efficiency. This expression system has been validated using different circRNAs, and such method shows potential in contributing to the expanding field of circRNA studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».