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Enregistrement W4309845676 · doi:10.3390/cells11233742

Terminal Uridylyltransferases TUT4/7 Regulate microRNA and mRNA Homeostasis

2022· article· en· W4309845676 sur OpenAlexafffund
Pengcheng Zhang, Mallory I. Frederick, Ilka U. Heinemann

Notice bibliographique

RevueCells · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJ.P. Bickell Foundation
Mots-clésmicroRNABiologyCell biologyTranscriptomeMessenger RNABiogenesisP-bodiesGene silencingTranslation (biology)GeneticsGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The terminal nucleotidyltransferases TUT4 and TUT7 (TUT4/7) regulate miRNA and mRNA stability by 3' end uridylation. In humans, TUT4/7 polyuridylates both mRNA and pre-miRNA, leading to degradation by the U-specific exonuclease DIS3L2. We investigate the role of uridylation-dependent decay in maintaining the transcriptome by transcriptionally profiling TUT4/7 deleted cells. We found that while the disruption of TUT4/7 expression increases the abundance of a variety of miRNAs, the let-7 family of miRNAs is the most impacted. Eight let-7 family miRNAs were increased in abundance in TUT4/7 deleted cells, and many let-7 mRNA targets are decreased in abundance. The mRNAs with increased abundance in the deletion strain are potential direct targets of TUT4/7, with transcripts coding for proteins involved in cellular stress response, rRNA processing, ribonucleoprotein complex biogenesis, cell-cell signaling, and regulation of metabolic processes most affected in the TUT4/7 knockout cells. We found that TUT4/7 indirectly control oncogenic signaling via the miRNA let-7a, which regulates AKT phosphorylation status. Finally, we find that, similar to fission yeast, the disruption of uridylation-dependent decay leads to major rearrangements of the transcriptome and reduces cell proliferation and adhesion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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