Mitochondrial RNA Granules Are Centers for Posttranscriptional RNA Processing and Ribosome Biogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Cytoplasmic RNA granules play a central role in mRNA metabolism, but the importance of mitochondrial RNA granules remains relatively unexplored. We characterized their proteome and found that they contain a large toolbox of proteins dedicated to RNA metabolism. Investigation of four uncharacterized putative RNA-binding proteins-two RNA helicases, DHX30 and DDX28, and two proteins of the Fas-activated serine-threonine kinase (FASTKD) family, FASTKD2 and FASTKD5-demonstrated that both helicases and FASTKD2 are required for mitochondrial ribosome biogenesis. RNA-sequencing (RNA-seq) analysis showed that DDX28 and FASTKD2 bound the 16S rRNA. FASTKD5 is required for maturing precursor mRNAs that are not flanked by tRNAs and that therefore cannot be processed by the canonical mRNA maturation pathway. Silencing FASTKD5 rendered mature COX I mRNA almost undetectable, which severely reduced the synthesis of COX I, resulting in a complex IV assembly defect. These data demonstrate that mitochondrial RNA granules are centers for posttranscriptional RNA processing and the biogenesis of mitochondrial ribosomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».