Crystal Structure of TDRD3 and Methyl-Arginine Binding Characterization of TDRD3, SMN and SPF30
Notice bibliographique
Résumé
SMN (Survival motor neuron protein) was characterized as a dimethyl-arginine binding protein over ten years ago. TDRD3 (Tudor domain-containing protein 3) and SPF30 (Splicing factor 30 kDa) were found to bind to various methyl-arginine proteins including Sm proteins as well later on. Recently, TDRD3 was shown to be a transcriptional coactivator, and its transcriptional activity is dependent on its ability to bind arginine-methylated histone marks. In this study, we systematically characterized the binding specificity and affinity of the Tudor domains of these three proteins quantitatively. Our results show that TDRD3 preferentially recognizes asymmetrical dimethylated arginine mark, and SMN is a very promiscuous effector molecule, which recognizes different arginine containing sequence motifs and preferentially binds symmetrical dimethylated arginine. SPF30 is the weakest methyl-arginine binder, which only binds the GAR motif sequences in our library. In addition, we also reported high-resolution crystal structures of the Tudor domain of TDRD3 in complex with two small molecules, which occupy the aromatic cage of TDRD3.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».