Hsp90 cochaperones p23 and FKBP4 physically interact with hAgo2 and activate RNA interference–mediated silencing in mammalian cells
Notice bibliographique
Résumé
Argonaute proteins and small RNAs together form the RNA-induced silencing complex (RISC), the central effector of RNA interference (RNAi). The molecular chaperone Hsp90 is required for the critical step of loading small RNAs onto Argonaute proteins. Here we show that the Hsp90 cochaperones Cdc37, Aha1, FKBP4, and p23 are required for efficient RNAi. Whereas FKBP4 and p23 form a stable complex with hAgo2, the function of Cdc37 in RNAi appears to be indirect and may indicate that two or more Hsp90 complexes are involved. Our data also suggest that p23 and FKBP4 interact with hAgo2 before small RNA loading and that RISC loading takes place in the cytoplasm rather than in association with RNA granules. Given the requirement for p23 and FKBP4 for efficient RNAi and that these cochaperones bind to hAgo2, we predict that loading of hAgo2 is analogous to Hsp90-mediated steroid hormone receptor activation. To this end, we outline a model in which FKBP4, p23, and Aha1 cooperatively regulate the progression of hAgo2 through the chaperone cycle. Finally, we propose that hAgo2 and RNAi can serve as a robust model system for continued investigation into the Hsp90 chaperone cycle.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».