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Enregistrement W4312053004 · doi:10.1016/j.devcel.2022.11.014

RNA degradation eliminates developmental transcripts during murine embryonic stem cell differentiation via CAPRIN1-XRN2

2022· article· en· W4312053004 sur OpenAlexaff
Juliane Oliveira Viegas, Gajendra Kumar Azad, Yuan Lv, Lior Fishman, Tal Paltiel, Sundararaghavan Pattabiraman, Jung Eun Park, Daniel Kaganovich, Siu Kwan Sze, Michal Rabani, Miguel A. Esteban, Eran Meshorer

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cell · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHORIZON EUROPE Framework ProgrammeIsrael Science FoundationHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyEmbryonic stem cellCell biologyInduced pluripotent stem cellCellular differentiationRNAGeneticsMolecular biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embryonic stem cells (ESCs) are self-renewing and pluripotent. In recent years, factors that control pluripotency, mostly nuclear, have been identified. To identify non-nuclear regulators of ESCs, we screened an endogenously labeled fluorescent fusion-protein library in mouse ESCs. One of the more compelling hits was the cell-cycle-associated protein 1 (CAPRIN1). CAPRIN1 knockout had little effect in ESCs, but it significantly altered differentiation and gene expression programs. Using RIP-seq and SLAM-seq, we found that CAPRIN1 associates with, and promotes the degradation of, thousands of RNA transcripts. CAPRIN1 interactome identified XRN2 as the likely ribonuclease. Upon early ESC differentiation, XRN2 is located in the nucleus and colocalizes with CAPRIN1 in small RNA granules in a CAPRIN1-dependent manner. We propose that CAPRIN1 regulates an RNA degradation pathway operating during early ESC differentiation, thus eliminating undesired spuriously transcribed transcripts in ESCs.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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