A genome-wide approach identifies distinct but overlapping subsets of cellular mRNAs associated with Staufen1- and Staufen2-containing ribonucleoprotein complexes
Notice bibliographique
Résumé
Messenger RNAs are associated with multiple RNA-binding proteins to form ribonucleoprotein (mRNP) complexes. These proteins are important regulators of the fate of their target mRNAs. In human cells, Staufen1 and Staufen2 proteins, coded by two different genes, are double-stranded RNA-binding proteins involved in several cellular functions including mRNA localization, translation, and decay. Although 51% identical, these proteins are nevertheless found in different RNA particles. In addition, differential splicing events generate Staufen2 isoforms that only differ at their N-terminal extremities. In this paper, we used a genome-wide approach to identify and compare the mRNA targets of mammalian Staufen proteins. The mRNA content of Staufen mRNPs was identified by probing DNA microarrays with probes derived from mRNAs isolated from immunopurified Staufen-containing complexes following transfection of HEK293T cells with Stau1(55)-HA, Stau2(59)-HA, or Stau2(62)-HA expressors. Our results indicate that 7% and 11% of the cellular RNAs expressed in HEK293T cells are found in Stau1- and in Stau2-containing mRNPs, respectively. A comparison of Stau1- and Stau2-containing mRNAs identifies a relatively low percentage of common mRNAs; the percentage of common mRNAs highly increases when mRNAs in Stau2(59)-HA- and Stau2(62)-containing mRNPs are compared. There is a predominance of mRNAs involved in cell metabolism, transport, transcription, regulation of cell processes, and catalytic activity. All these subsets of mRNAs are mostly distinct from those associated with FMRP or IMP, although some mRNAs overlap. Consistent with a model of post-transcriptional gene regulation, our results show that Stau1- and Stau2-mRNPs associate with distinct but overlapping sets of cellular mRNAs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».