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Enregistrement W4398136095 · doi:10.1002/jcp.31303

TTF1 control of LncRNA synthesis delineates a tumor suppressor pathway directly regulating the ribosomal RNA genes

2024· article· en· W4398136095 sur OpenAlexafffund
Dany S. Sibai, Michel G. Tremblay, Frédéric Lessard, Christophe Tav, Marianne Sabourin‐Félix, Mark D. Robinson, Tom Moss

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
Mots-clésRibosome biogenesisBiologyRibosomal RNARibosomeSmall nucleolar RNA5.8S ribosomal RNACell biologyRNAGeneLong non-coding RNAGene silencingGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tumor suppressor p14/19ARF regulates ribosomal RNA (rRNA) synthesis by controlling the nucleolar localization of Transcription Termination Factor 1 (TTF1). However, the role played by TTF1 in regulating the rRNA genes and in potentially controlling growth has remained unclear. We now show that TTF1 expression regulates cell growth by determining the cellular complement of ribosomes. Unexpectedly, it achieves this by acting as a "roadblock" to synthesis of the noncoding LncRNA and pRNA that we show are generated from the "Spacer Promoter" duplications present upstream of the 47S pre-rRNA promoter on the mouse and human ribosomal RNA genes. Unexpectedly, the endogenous generation of these noncoding RNAs does not induce CpG methylation or gene silencing. Rather, it acts in cis to suppress 47S preinitiation complex formation and hence de novo pre-rRNA synthesis by a mechanism reminiscent of promoter interference or occlusion. Taken together, our data delineate a pathway from p19ARF to cell growth suppression via the regulation of ribosome biogenesis by noncoding RNAs and validate a key cellular growth law in mammalian cells.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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