A comprehensive review of methods to study lncRNA–protein interactions in solution
Notice bibliographique
Résumé
The long non-coding RNAs (lncRNAs) other than rRNA and tRNA were earlier assumed to be 'junk genomic material'. However, recent advancements in genomics methods have highlighted their roles not only in housekeeping but also in the progression of diseases like cancer as well as viral infections. lncRNAs owing to their length, have both short-range and long-range interactions resulting in complex folded structures that recruit various biomolecules enabling lncRNAs to undertake their various biological functions. Using cell lysate pull-down assays increasing number of lnRNAs-interacting proteins are being identified. These interactions can be further exploited to develop targeted novel therapeutic strategies to inhibit lncRNA-protein interactions. This review attempts to succinctly techniques that can identify and characterize the lnRNAs-protein interactions (i.e. affinity, stoichiometry, and thermodynamics). Furthermore, using other sophisticated biophysical techniques, one can also perform size estimations, and determine low-resolution structures. Since these methods study the biomolecules in solution, large-scale structural observations can be performed in real-time. This review attempts to briefly introduce the readers to biochemical and biophysical techniques, such that they can utilize these methods to obtain a holistic characterization of the biomolecules of interest. Additionally, it should be noted that the use of these methods is not limited to the characterization of the interacting molecules but can also be used to determine the efficacy of the therapeutic molecules to disrupt these interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».