Screening the human miRNA interactome reveals coordinated upregulation in melanoma, adding bidirectional regulation to miRNA networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cellular protein expression is coordinated post-transcriptionally by an intricate regulatory network. The current presumption is that miRNA work by repression of functionally related targets within a system. In recent work, upregulation of protein expression via direct interactions of mRNA with miRNA has been found in dividing cells, providing an additional mechanism of regulation. Herein, we demonstrate coordinated upregulation of functionally-coupled proteins by miRNA. We focused on CD98hc, the heavy chain of the amino acid transporter LAT1, and α-2,3-sialyltransferases ST3GAL1 and ST3GAL2, which are critical for CD98hc stability in melanoma. Profiling miRNA regulation using our high-throughput miRFluR assay, we identified miRNA that upregulated expression of both CD98hc and either ST3GAL1 or ST3GAL2. These co-upregulating miRNAs were enriched in melanoma datasets associated with transformation and progression. Our findings add co-upregulation by miRNA into miRNA regulatory networks and adds a new bidirectional twist to the impact miRNA have on protein regulation and glycosylation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».