Effects of dyskeratosis congenita mutations in dyskerin, NHP2 and NOP10 on assembly of H/ACA pre-RNPs
Notice bibliographique
Résumé
Dyskeratosis congenita (DC) is a rare genetic syndrome that gives rise to a variety of disorders in affected individuals. Remarkably, all causative gene mutations identified to date share a link to telomere/telomerase biology. We found that the most prevalent dyskerin mutation in DC (A353V) did not affect formation of the NAF1-dyskerin-NOP10-NHP2 tetramer that normally assembles with nascent H/ACA RNAs in vivo. However, the A353V mutation slightly reduced pre-RNP assembly with the H/ACA-like domain of human telomerase RNA (hTR). In contrast, NHP2 mutations V126M and Y139H impaired association with NOP10, leading to major pre-RNP assembly defects with all H/ACA RNAs tested, including the H/ACA domain of hTR. Mutation R34W in NOP10 caused no apparent defect in protein tetramer formation, but it severely affected pre-RNP assembly with the H/ACA domain of hTR and a subset of H/ACA RNAs. Surprisingly, H/ACA sno/scaRNAs that encode miRNAs were not affected by the mutation R34W, and they were able to form pre-RNPs with NOP10-R34W. This indicates structural differences between H/ACA RNPs that encode miRNAs and those that do not. Altogether, our results suggest that, in addition to major defects in the telomere/telomerase pathways, some of the disorders occurring in DC may be caused by alteration of most H/ACA RNPs, or by only a subset of them.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».