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Enregistrement W7021146351

A new in vitro assay measuring direct interaction of nonsense suppressors with the eukaryotic protein synthesis machinery [preprint]

2018· article· en· W7021146351 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Medical Association (JAMA) Network (American Medical Association) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Biological Research in Conflict Zones
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BCPTC TherapeuticsUniversity of Pennsylvania
Mots-clésNonsense-mediated decaySuppressorFörster resonance energy transferIn vitroNonsenseProtein biosynthesisStop codonNonsense mutationProtein–protein interaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonsense suppressors (NonSups) treat premature termination codon (PTC) disorders by inducing the selection of near cognate tRNAs at the PTC position, allowing readthrough of the PTC and production of full-length protein. Studies of NonSup-induced readthrough of eukaryotic PTCs have been carried out using animals, cells or crude cell extracts. In these studies, NonSups can promote readthrough directly, by binding to components of the protein synthesis machinery, or indirectly, by inhibiting nonsense-mediated mRNA decay or by other mechanisms. Here we utilize a highly-purified in vitro system (Zhang et al., 2016. eLife 5: e13429) to measure exclusively direct NonSup-induced readthrough. Of 17 previously identified NonSups, 13 display direct effects, apparently via at least two different mechanisms. We can monitor such direct effects by single molecule FRET (smFRET). Future smFRET experiments will permit elucidation of the mechanisms by which NonSups stimulate direct readthrough, aiding ongoing efforts to improve the clinical usefulness of NonSups.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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