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Enregistrement W4394269177 · doi:10.6084/m9.figshare.19448246

Circ<i>RIMKLB</i> promotes myoblast proliferation and inhibits differentiation by sponging <i>miR-29c</i> to release <i>KCNJ12</i>

2022· dataset· en· W4394269177 sur OpenAlexaff
Jian Wang, Yifan Wen, Jiawei Xu, Binglin Yue, Jialin Zhong, Li Zheng, Chuzhao Lei, Hong Chen, Yongzhen Huang

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of TorontoHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle development is a complex process that was regulated by many factors, among which non-coding RNAs (ncRNAs) play a vital role in regulating multiple life activities of muscle cells. Circular RNA (circRNA), a type of non-coding RNA with closed-loop structure, has been reported to affect multiple life processes. However, the roles of circRNAs on muscle development have not been fully elucidated. The present study aimed to determine whether and how circ<i>RIMKLB</i> affects muscle development. Our study revealed that circ<i>RIMKLB</i> promoted myoblast proliferation and inhibited differentiation. Besides, <i>miR-29</i>c was proved as a downstream target of circ<i>RIMKLB</i> using dual-luciferase reporter assay and RNA-binding protein immunoprecipitation (RIP) assay. Also, potassium inwardly rectifying channel subfamily J member 12 (<i>KCNJ12</i>) was identified as a novel target of <i>miR-29c</i> via dual-luciferase reporter assay, quantitative reverse transcriptase-polymerase chain reaction (qRT-PCR), and western blot. Circ<i>RIMKLB</i> and <i>KCNJ12</i> were both proved to regulate cell cycle on muscle regeneration after injury <i>in vivo</i>. In conclusion, we demonstrated that circ<i>RIMKLB</i> sponged <i>miR-29c</i>, releasing <i>KCNJ12</i> to regulate myoblast proliferation and differentiation and regulating cell cycle during muscle regeneration after injury <i>in vivo</i>.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
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Résumé présentoui

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