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Enregistrement W4411312291 · doi:10.1016/j.ijbiomac.2025.145263

Cellular modulation of a G-quadruplex structure found in the lung cancer-related microRNA-3196

2025· article· en· W4411312291 sur OpenAlexaff
Daniela Alexandre, Joana Polido, André Miranda, Robert H. E. Hudson, David Monchaud, Pedro V. Baptista, Carla Cruz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological Macromolecules · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFoundation for Science and TechnologyFundação para a Ciência e a TecnologiaCentro Interdisciplinar de Ciências SociaisPrograma Operacional Temático Factores de CompetitividadeAgência Regional para o Desenvolvimento da Investigação, Tecnologia e Inovação
Mots-clésmicroRNAG-quadruplexModulation (music)ChemistryCancer researchLung cancerCancerBiophysicsCell biologyComputational biologyBiochemistryBiologyMedicineOncologyPhysicsGeneticsDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RNA G-quadruplexes (G4s) are promising drug targets due to their high cellular abundance. G-rich RNA regions inherently form G4 structures, while GC-rich sequences adopt stem-loop conformations, and their dynamic equilibrium critically influences RNA function. MicroRNAs (miRs), key regulators of protein expression, undergo processing by Dicer, which specifically recognizes stem-loop structures in precursor miRs (pre-miRs). Notably, some pre-miRs containing G4-forming sequences influence Dicer cleavage, suggesting that G4s can directly regulate miR production. Moreover, pre-miRs with G4 structures present promising targets for small molecules. This research focuses on identifying and modulating G4 structure in pre-miR-3196 to restore normal lung cancer (LC) levels, offering a potential therapeutic strategy. Firstly, bioinformatic analyses indicated the presence of G4 motifs in pre-miR-3196. We then demonstrated in vitro that this RNA sequence folds into stable G4s by a combination of biophysical and biochemical assays. Then, we demonstrated the formation of these G4s in human cancer cells by confocal imaging before showing that these G4s can be modulated using the RNA G4 destabilizer PhpC, which impacts the miR-3196 biogenesis. These findings highlighted the possibility of using G4s to control the expression of mature miR-3196 and revealed the potential of using the destabilizer PhpC to adjust its G4 structure.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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