Integrative genomics positions MKRN1 as a novel ribonucleoprotein within the embryonic stem cell gene regulatory network
Notice bibliographique
Résumé
In embryonic stem cells (ESCs), gene regulatory networks (GRNs) coordinate gene expression to maintain ESC identity; however, the complete repertoire of factors regulating the ESC state is not fully understood. Our previous temporal microarray analysis of ESC commitment identified the E3 ubiquitin ligase protein Makorin-1 (MKRN1) as a potential novel component of the ESC GRN. Here, using multilayered systems-level analyses, we compiled a MKRN1-centered interactome in undifferentiated ESCs at the proteomic and ribonomic level. Proteomic analyses in undifferentiated ESCs revealed that MKRN1 associates with RNA-binding proteins, and ensuing RIP-chip analysis determined that MKRN1 associates with mRNAs encoding functionally related proteins including proteins that function during cellular stress. Subsequent biological validation identified MKRN1 as a novel stress granule-resident protein, although MKRN1 is not required for stress granule formation, or survival of unstressed ESCs. Thus, our unbiased systems-level analyses support a role for the E3 ligase MKRN1 as a ribonucleoprotein within the ESC GRN.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».