MicroRNA transcriptomics in liver of the freeze‐tolerant gray tree frog (<i>Dryophytes versicolor)</i> indicates suppression of energy‐expensive pathways
Notice bibliographique
Résumé
The rapid and reversible nature of microRNA (miRNA) transcriptional regulation is ideal for implementing global changes to cellular processes and metabolism, a necessary asset for the freeze-tolerant gray tree frog (Dryophytes versicolor). D. versicolor can freeze up to 42% of its total body water during the winter and then thaw completely upon more favorable conditions of spring. Herein, we examined the freeze-specific miRNA responses in the gray tree frog using RBiomirGS, a bioinformatic tool designed for the analysis of miRNA-seq transcriptomics in non-genome sequenced organisms. We identified 11 miRNAs differentially regulated during freezing (miR-140-3p, miR-181a-5p, miR-206-3p, miR-451a, miR-19a-3p, miR-101-3p, miR-30e-5p, miR-142-3p and -5p, miR-21-5p, and miR-34a-5p). Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway enrichment analysis suggests these miRNAs play roles in downregulating signaling pathways, apoptosis, and nuclear processes while enhancing ribosomal biogenesis. Overall, these findings point towards miRNA inducing a state of energy conservation by downregulating energy-expensive pathways, while ribosomal biogenesis may lead to prioritization of critical processes for freeze-tolerance survival.
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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 ».