mRNA m<sup>6</sup>A methylation in wood frog brain is maintained during freezing and anoxia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freeze tolerance is an adaptive strategy that wood frogs ( Rana sylvatica ) use to survive the subzero temperatures of winter. It is characterized by a variety of metabolic and physiological changes that facilitate successful freezing and anoxia. As both mRNA regulation and posttranslation protein modification have been implicated in freeze tolerance, we hypothesized that posttranslational RNA regulation is also involved in coordinating freeze‐thaw cycles and metabolic rate depression. As such, we investigated the most abundant RNA modification, adenosine methylation (N 6 ‐methyladenosine; m 6 A) in wood frog brains during 24 h periods of freezing and anoxia. This was followed by an examination of levels of RNA methyltransferases, demethyltransferases, and the readers of RNA methylation. Despite relative levels of methylation on mRNA remaining constant throughout freezing and anoxia, a significant increase in relative abundance of m 6 A methyltransferases METTL3 and METTL14 was observed. In addition, we investigated the effect of m 6 A RNA methylation on mRNA triaging to stress granules and report a significant increase in stress granule markers TIAR and TIA‐1 in both freezing and anoxia. Our findings are the first report of RNA posttranslational regulation during metabolic rate depression in the wood frog brain and suggest that the dynamic RNA methylation observed is not directly linked to mRNA regulation during periods of extreme metabolic reorganization, warranting future investigations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».