Elevated levels of the polyadenylation factor CstF 64 enhance formation of the 1kB Testis brain RNA-binding protein (TB-RBP) mRNA in male germ cells
Notice bibliographique
Résumé
The single copy mouse Testis Brain RNA-Binding Protein (TB-RBP) gene encodes three mRNAs of 3.0, 1.7, and 1.0 kb which only differ in their 3' UTRs. The 1 kb TB-RBP mRNA predominates in testis, while somatic cells preferentially express the 3.0 kb TB-RBP mRNA. Here we show that the 1 kb mRNA is translated several-fold more efficiently than the 3 kb TB-RBP in rabbit reticulocyte lysates and cells with elevated levels of the 1 kB TB-RBP mRNA express high levels of TB-RBP. To determine if the cleavage stimulatory factor CstF 64 can modulate the alternative splicing of the TB-RBP pre-mRNA and therefore TB-RBP expression, CstF 64 levels and binding to alternative polyadenylation sites were examined. CstF 64 is abundant in the testis and preferentially binds to a distal site in the TB-RBP pre-mRNA that produces the 3 kb TB-RBP. Moreover, upregulation or overexpression of CstF 64 increases the poly(A) site selection for the 1 kb TB-RBP mRNA. We propose that the level of the polyadenylation factor CstF 64 modulates the level of TB-RBP synthesis in male germ cells by an alternative processing of the TB-RBP pre-mRNA.
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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 ».