Co-transcriptional recruitment of Puf6 by She2 couples translational repression to mRNA localization
Notice bibliographique
Résumé
Messenger RNA (mRNA) localization is coupled to the translational repression of transcripts during their transport. It is still unknown if this coupling depends on physical interactions between translational control and mRNA localization machineries, and how these interactions are established at the molecular level. In yeast, localization of transcripts like ASH1 to the bud depends on the RNA-binding protein She2. During its transport, ASH1 mRNA translation is repressed by Puf6. Herein, we report that She2 recruits Puf6 on ASH1 co-transcriptionally. The recruitment of Puf6 depends on prior co-transcriptional loading of Loc1, an exclusively nuclear protein. These proteins form a ternary complex, in which Loc1 bridges Puf6 to She2, that binds the ASH1 3'UTR. Using a genome-wide ChIP-chip approach, we identified over 40 novel targets of Puf6, including several bud-localized mRNAs. Interestingly, the co-transcriptional recruitment of Puf6 on genes coding for these bud-localized mRNAs is also She2- and Loc1-dependent. Our results suggest a coordinated assembly of localization and translational control machineries on localized mRNAs during transcription, and underline the importance of co-transcriptional events in establishing the cytoplasmic fate of 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».