Identification of novel proteins associated with yeast snR30 small nucleolar RNA
Notice bibliographique
Résumé
H/ACA small nucleolar RNPs (snoRNPs) that guide pseudouridylation reactions are comprised of one small nucleolar RNA (snoRNA) and four common proteins (Cbf5, Gar1, Nhp2 and Nop10). Unlike other H/ACA snoRNPs, snR30 is essential for the early processing reactions that lead to the production of 18S ribosomal RNA in the yeast Saccharomyces cerevisiae. To determine whether snR30 RNP contains specific proteins that contribute to its unique functional properties, we devised an affinity purification strategy using TAP-tagged Gar1 and an RNA aptamer inserted in snR30 snoRNA to selectively purify the RNP. Northern blotting and pCp labeling experiments showed that S1-tagged snR30 snoRNA can be selectively purified with streptavidin beads. Protein analysis revealed that aptamer-tagged snR30 RNA was associated with the four H/ACA proteins and a number of additional proteins: Nop6, ribosomal proteins S9 and S18 and histones H2B and H4. Using antibodies raised against Nop6 we show that endogenous Nop6 localizes to the nucleolus and that it cosediments with snR30 snoRNA in sucrose density gradients. We demonstrate through primer extension experiments that snR30 snoRNA is required for cleavages at site A0, A1 and A2, and that the absence of Nop6 decreases the efficiency of cleavage at site A2. Finally, electron microscopy analyses of chromatin spreads from cells depleted of snR30 snoRNA show that it is required for SSU processome assembly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».