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Enregistrement W2031628458 · doi:10.1371/journal.pone.0080701

Paralogs hnRNP L and hnRNP LL Exhibit Overlapping but Distinct RNA Binding Constraints

2013· article· en· W2031628458 sur OpenAlexafffund
Sarah A. Smith, Debashish Ray, Kate B. Cook, Michael J. Mallory, Timothy R. Hughes, Kristen W. Lynch

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésHeterogeneous nuclear ribonucleoproteinRNABiologyRibonucleoproteinGeneticsRNA-binding proteinHeterogeneous ribonucleoprotein particleMolecular biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HnRNP (heterogeneous nuclear ribonucleoprotein) proteins are a large family of RNA-binding proteins that regulate numerous aspects of RNA processing. Interestingly, several paralogous pairs of hnRNPs exist that exhibit similar RNA-binding specificity to one another, yet have non-redundant functional targets in vivo. In this study we systematically investigate the possibility that the paralogs hnRNP L and hnRNP LL have distinct RNA binding determinants that may underlie their lack of functional redundancy. Using a combination of RNAcompete and native gel analysis we find that while both hnRNP L and hnRNP LL preferentially bind sequences that contain repeated CA dinucleotides, these proteins differ in their requirement for the spacing of the CAs. Specifically, hnRNP LL has a more stringent requirement for a two nucleotide space between CA repeats than does hnRNP L, resulting in hnRNP L binding more promiscuously than does hnRNP LL. Importantly, this differential requirement for the spacing of CA dinucleotides explains the previously observed differences in the sensitivity of hnRNP L and LL to mutations within the CD45 gene. We suggest that overlapping but divergent RNA-binding preferences, as we show here for hnRNP L and hnRNP LL, may be commonplace among other hnRNP paralogs.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,209 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations45
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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