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Enregistrement W4386409474 · doi:10.1016/j.biochi.2023.08.016

Small molecule chaperones facilitate the folding of RNA G-quadruplexes

2023· article· en· W4386409474 sur OpenAlexafffund
Pauline Lejault, Louis Prudent, Michel-Pierre Terrier, Jean‐Pierre Perreault

Notice bibliographique

RevueBiochimie · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRNABiologyG-quadruplexNucleic acid structureComputational biologyElectrophoretic mobility shift assayCell biologyGeneticsChemistryDNAGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RNA G-quadruplexes (rG4) have recently emerged as major regulatory elements in both mRNA and non-coding RNA. In order to investigate the biological roles of rG4 structures, chemists have developed a variety of highly specific and potent ligands. All of these ligands bind to the rG4s by stacking on top of them. The binding specificity is demonstrated by comparison to other structures such as duplex or three-way junctions. It remains unclear whether rG4-ligands merely stabilize fully formed rG4 structures, or if they actively participate in the folding of the rG4 structure through their association with an unfolded RNA sequence. In order to elucidate the innate steps of ligand-rG4 associations and mechanisms robust in vitro techniques, including FRET, electrophoretic mobility shift assays and reverse transcriptase stalling assays, were used to examine the capacity of five well-known G4 ligands to induce rG4 structures derived from either long non-coding RNAs or from synthetic RNAs. It was found that both PhenDC3 and PDS induce rG4 formation in single RNA strands. This discovery has important implications for the interpretation of RNA-seq experiments. Overall, in vitro data that can assist biochemists in selecting the optimal G4-ligands for their RNA cellular experiments are presented, and the effects induced by these ligands on the rG4s are also considered.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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