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Enregistrement W4312138794 · doi:10.3389/fmolb.2022.1111463

Editorial: The why of RNA granules: Form, function, and regulation

2022· editorial· en· W4312138794 sur OpenAlexafffund
Tomohiro Yamazaki, Timothy E. Audas, Natalie G. Farny

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Biosciences · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institutes of HealthCanada Research Chairs
Mots-clésRNAFunction (biology)Rna processingBiologyComputational biologyCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Why of RNA Granules: Form, Function, and Regulation RNA granules represent a broad variety of RNA and protein condensates.These granules can be constitutive or stress-induced, nuclear or cytoplasmic, static or dynamic.RNA granules have been functionally associated with a myriad of biological processes and disease states, and the depth of their physiological importance is ever growing.The aim of this Research Topic was to bring together the latest information about the form and function of a diversity of RNA granules.It was our pleasure as guest associate editors to collect and juxtapose these articles, which reveal the breadth of RNA granules and the exciting research frontiers yet to come.A mini-review by Rhine et al. describes the dynamics of RNA granules, particularly stress granules (SGs), in the development of age-related disease.The authors frame RNA granule formation as an "inherently risky maneuver for cells", given the propensity for these granules to transition from functional liquid-like bodies to pathogenic gel-like or solid-like aggregates in the context of aging and neurodegeneration.The article highlights the current state of imaging, sequencing, and biochemical technologies for studying RNA granules.The application of these technologies to understand liquid-to-solid granule transitions will be key to understanding and treating the formation of pathological aggregates that cause neurodegeneration.Also related to SGs, a Perspective article by Cabral et al. collates the existing knowledge on so-called canonical and non-canonical SG subtypes.The authors focus a discussion on an oft-cited but little-studied non-canonical SG subtype, ultraviolet radiation (UV).The authors present some preliminary new evidence that suggests UV SGs may not contain mRNA and may be cell-type specific, in that cell types that experience UV regularly, such as keratinocytes, may be resistant to UV-induced SGs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,012

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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