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Enregistrement W4394852837 · doi:10.1101/2024.04.12.589271

Genetic screen to test microRNA function in peripheral glia morphology

2024· preprint· en· W4394852837 sur OpenAlexafffund
Sravya Paluri, Vanessa J. Auld

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésmicroRNABiologyGene knockdownCell biologyCentral nervous systemSpongeNeuroscienceGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glial cells perform many functions in the nervous system, including maintaining the blood-brain/nerve barriers and structurally supporting axons. While their functions are well-characterized, the complex molecular mechanisms important for their development are less known. Here, we investigated whether microRNA-mediated post-transcriptional regulation is involved during glial development, ensheathment and blood-nerve-barrier formation in Drosophila . In this study, we systematically knocked down 120 different microRNAs by competitive inhibition using microRNA-sponges and analyzed peripheral glial morphology. Knockdown of miRNA-125 in the blood-nerve barrier-forming glia (subperineurial glia) resulted in the most penetrant morphological defects. Since microRNA-125 is co-transcribed with miRNAs-let7 and −100 in a genetic cluster, our further verification for subperineurial glia function included miRNA-125 plus all other members of this cluster. However, the loss of each individual gene and the entire cluster did not lead to any morphological defects in the subperineurial glia. To test the efficiency of the microRNA sponge approach in subperineurial glia, we expressed a sponge targeting a microRNA established to be vital for blood-brain barrier formation (microRNA-285) and found no defects in brain lobes and peripheral nerves. Given that a scrambled-sponge control also generated morphological defects, this suggests that using miRNA sponge lines may not be an effective approach to study miRNA function in Drosophila peripheral glia.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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