Biogenesis and Regulation of the Freeze–Thaw Responsive microRNA Fingerprint in Hepatic Tissue of Rana sylvatica
Notice bibliographique
Résumé
Background: Freeze-tolerant animals undergo significant physiological and biochemical changes to overcome challenges associated with prolonged whole-body freezing. In wood frog Rana sylvatica (now Lithobates sylvaticus), up to 65% of total body water freezes in extracellular ice masses and, during this state of suspended animation, it is completely immobile and displays no detectable brain, heart, or respirometry activity. To survive such extensive freezing, frogs integrate various regulatory mechanisms to ensure quick and smooth transitions into or out of this hypometabolic state. One such rapid and reversible regulatory molecule capable of coordinating many aspects of biological functions is microRNA. Herein, we present a large-scale analysis of the biogenesis and regulation of microRNAs in wood frog liver over the course of a freeze–thaw cycle (control, 24 h frozen, and 8 h thawed). Methods/Results: Immunoblotting of key microRNA biogenesis factors showed an upregulation and enhancement of microRNA processing capacity during freezing and thawing. This was followed with RT-qPCR analysis of 109 microRNA species, of which 20 were significantly differentially expressed during freezing and thawing, with the majority being upregulated. Downstream bioinformatics analysis of miRNA/mRNA targeting coupled with in silico protein–protein interactions and functional clustering of biological processes suggested that these microRNAs were suppressing pro-growth functions, including DNA replication, mRNA processing and splicing, protein translation and turnover, and carbohydrate metabolism. Conclusions: Our findings suggest that this enhanced miRNA maturation capacity might be one key factor in the vital hepatic miRNA-mediated suppression of energy-expensive processes needed for long-term survival in a frozen state.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».