Analyzing the miRNA regulatory landscape of OGT identifies evolutionarily conserved upregulation.
Notice bibliographique
Résumé
O-GlcNAc transferase (OGT) is the key enzyme involved in post-translationally modifying cytoplasmic and nuclear proteins with O-GlcNAc. Maintenance of cellular O-GlcNAcylation levels is critical to cell health and requires precise transcriptional and post-transcriptional control. Herein we examine the miRNA regulation of OGT by the human miRNAome using our high-throughput miRFluR assay. We found >200 miRNA regulators of OGT, including 17 down- and 15 upregulatory miRNAs previously identified in CLIP datasets. We validated the impact of select miRNA on OGT and O-GlcNAc levels using both miRNA mimics and inhibitors that reduce endogenous miRNA levels. We focused our studies on two miRNA families, the downregulatory let-7 family and the upregulatory miR-148/152 family. For the let-7 family, we found that only let-7a-3p and let-7g-3p strongly downregulated OGT. Downregulation required two seed-dependent binding sites. Evolutionary analysis found that the more recent of the two sites emerged in placental mammals. A similar conservation pattern was observed for the site of regulation by the miR-148/152 family, which was previously identified in CLIP datasets. All three miRNA in this family upregulated OGT. Phylogenetic analysis revealed that this upregulatory site has been conserved for the past 98.7 million years. The emergence of these regulatory sites correlates with that of disease states that both OGT and the miRNA are known to impact. Overall, our results provide important insights into OGT, miRNA regulation and conservation through evolution.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».