Facteurs qui contrôlent le pouvoir pathogène chez Botrytis cinerea
Bibliographic record
Abstract
Les protéines hnRNP A1 sont impliquées dans l'épissage alternatif. Un mode d'action proposé implique la formation d'homodimères entre molécules hnRNP A1 causant un réarrangement dans la structure de l'ARN pré-messager. Cette modulation de l'ARN permettrait le rapprochement de sites d'épissage 5' et 3' d'exons situés de par et d'autres d'un exon alternatif. Le domaine riche en résidus glycines est responsable, en grande partie, de l'interaction entre les deux protéines hnRNP A1. Comme la protéine hnRNP H contient aussi un domaine riche en résidus glycines, nous avons postulé que cette dernière pouvait moduler l'épissage alternatif de la même manière que hnRNP A1. Afin de vérifier cette hypothèse, nous avons utilisé un ARN pré-messager constitué de deux sites d'épissage 5' (distal et proximal) en compétition pour un seul site d'épissage 3'. En présence de sites de liaison pour hnRNP H, nous observons que le choix du site d'épissage 5' est déplacé vers le site distal. Nous avons confirmé le rôle des protéines hnRNP H dans la sélection des sites d'épissage 5' in vitro et avons déterminé que le domaine riche en résidus glycines (GRD) est important pour l'activité d'épissage de ce régulateur. Nous avons ensuite exploré la possibilité que des combinaisons de sites de liaison pour hnRNP H et hnRNP A1 puissent activer l'utilisation du site d'épissage 5' distal. Nous avons observé que des combinaisons hétérotypiques peuvent reproduire cette activité d'épissage. Finalement, nous avons utilisé la technologie BRET (« bioluminescence resonance energy transfer ») pour démontrer que des interactions homotypiques entre protéines hnRNP H et hétérotypiques entre molécules hnRNP A1 et hnRNP H peuvent se former dans les cellules vivantes. Notre étude suggère que les portéines hnRNP et hnRNP A1 peuvent changer la conformation de l'ARN pré-messager et affecter le choix du site d'épissage.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".