Investigating the Silencing Mechanism of the X-Chromosome Meiotic Driver, Ste, by the Y-Chromosome lncRNA, Su(Ste), in Drosophila melanogaster
Notice bibliographique
Résumé
Long non-coding RNAs (lncRNAs) are over 200 nucleotide long transcripts that are not translated into protein. As the most diverse and abundant class of non-coding RNA (ncRNA), lncRNAs are involved in different biological processes across species. This project aims to investigate the function of a Drosophila melanogaster Y-linked lncRNA, Su(Ste), in regulating the expression of an X-chromosome meiotic driver, Stellate (Ste). By using a novel FISH method called HCR FISH, I re-examine and validate the spatial and temporal expression of Su(Ste) and Ste transcripts during early spermatogenesis. My preliminary results suggest that the sense Su(Ste) transcripts, which were previously hypothesized as non-functional, could have important roles in regulating the expression of both antisense Su(Ste) and Ste. To test the hypothesized functions of Su(Ste), I started using the HyPro proximity labelling approach to identify the potential interactors of Su(Ste). So far, I have successfully expressed and purified the active HyPro enzyme. To economically generate digoxigenin-labelled probes, I expressed and purified homemade TdT enzyme and showed that its labelling efficiency is similar to the commercially available TdT enzyme.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».