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Enregistrement W4411465227 · doi:10.1002/ctm2.70369

Splicing to keep splicing: A feedback system for cellular homeostasis and state transition

2025· review· en· W4411465227 sur OpenAlex
Zhonghao Guo, Xurui Zhang, Yachen Li, Yule Chen, Yungang Xu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesKey Research and Development Projects of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRNA splicingAlternative splicingmicroRNABiologyComputational biologySpliceosomeGene isoformGeneGeneticsRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alternative splicing (AS) plays a crucial role in regulating gene expression and governing proteomic diversity by generating multiple protein isoforms from a single gene. Increasing evidence has highlighted the regulation for pre-mRNA splicing of the splicing factors (SFs). This review aims to examine featured mechanisms and examples of SF regulation by AS, focusing on paradigmatic feedback loops and their biological implications. MAIN BODY OF THE ABSTRACT: We specifically focus on the autoregulation and inter-regulation of SFs through AS machinery. These interactions give rise to a feedback system, where the negative feedback loops aid in maintaining cellular homeostasis, and the positive feedback loops play roles in triggering cellular state transitions. We examine the growing evidence highlighting the specific mechanisms employed by SFs to autoregulate their own splicing, including AS-coupled nonsense-mediated mRNA decay (AS-NMD), nuclear retention, and alternative 3'UTR regulation. We showcase the influence of AS feedback in amyotrophic lateral sclerosis (ALS), frontotemporal dementia (FTD), and cancer. Furthermore, we discuss how master splicing factors can dominantly orchestrate splicing cascades, leading to widespread impacts in cellular processes. We also discuss how non-coding RNAs, particularly circular RNAs and microRNAs, engage in the splicing regulatory networks. Lastly, we showcase how negative and positive feedback loops can collaboratively achieve remarkable biological functions during the cell fate decision. SHORT CONCLUSION: This review highlights the regulation of SFs by AS, providing enriched information for future investigations that aim at deciphering the intricate interplay within splicing regulatory networks. KEY POINTS: Negative feedback of alternative splicing maintains cellular homeostasis. Positive feedback of alternative splicing triggers cellular state transitions. Alternative splicing forms integrated feedback networks with circRNAs and microRNAs to reciprocally regulate their expression and function. The coordinated interplay of distinct splicing feedback mechanisms orchestrates precise cell fate transitions. Future directions and therapeutic possibilities that could transform alternative splicing research into treatments.

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.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,397
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