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Enregistrement W4400726304 · doi:10.3390/metabo14070387

Small RNA and Freeze Survival: The Cryoprotective Functions of MicroRNA in the Frozen Muscle Tissue of the Grey Tree Frog

2024· article· en· W4400726304 sur OpenAlexafffund
Saif Rehman, Kenneth B. Storey

Notice bibliographique

RevueMetabolites · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésmicroRNARNABiologyMuscle tissueAnatomyCell biologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The grey tree frog, Dryophytes versicolor, survives whole-body freezing for weeks during cold winter months. Survival in a state devoid of available food, water, or oxygen forces a reliance on metabolic rate depression (MRD) and the reprioritization of bodily functions. This study utilizes next-generation sequencing (NGS) and bioinformatic analyses to characterize changes in the microRNAome of D. versicolor. When comparing control to frozen groups, five microRNAs (miRNA) were found to be differentially regulated (miR-143-3p, miR-30e-3p, miR-10a-5p, miR-140-3p, and miR-148a-3p), suggesting that they play key roles in freeze survival. The KEGG and GO analyses of these changes predicted a significant negative enrichment of terms associated with cell proliferation and active metabolism while simultaneously predicting the upregulation of cell signalling terms. These results suggest a fast-acting regulatory role for miRNA in contributing to the reorganization of gene expression and the limitation of energy-expensive processes during MRD in the hind leg skeletal muscle of the frog.

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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,213

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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