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Enregistrement W4407745690 · doi:10.3390/ijms26041772

It Takes a Village of Chromatin Remodelers to Regulate rDNA Expression

2025· review· en· W4407745690 sur OpenAlexafffund
Mathieu Lévesque, David J. Picketts

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChromatinBiologyRibosome biogenesisHeterochromatinEpigeneticsGeneticsChromatin remodelingHistoneNucleosomeCell biologyRibosomal proteinRibosomeRibosomal DNADNAGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ribosome biogenesis is one of the most fundamental and energetically demanding cellular processes. In humans, the ribosomal DNA (rDNA) repeats span a large region of DNA and comprise 200 to 600 copies of a ~43 kb unit spread over five different chromosomes. Control over ribosome biogenesis is closely tied to the regulation of the chromatin environment of this large genomic region. The proportion of rDNA loci which are active or silent is altered depending on the proliferative or metabolic state of the cell. Repeat silencing is driven by epigenetic changes culminating in a repressive heterochromatin environment. One group of proteins facilitating these epigenetic changes in response to growth or metabolic demands are ATP-dependent chromatin remodeling protein complexes that use ATP hydrolysis to reposition nucleosomes. Indeed, some chromatin remodelers are known to have indispensable roles in regulating the chromatin environment of rDNA. In this review, we highlight these proteins and their complexes and describe their mechanistic roles at rDNA. We also introduce the developmental disorders arising from the dysfunction of these proteins and discuss how the consequent dysregulation of rDNA loci may be reflected in the phenotypes observed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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