Target selection by natural and redesigned PUF proteins
Notice bibliographique
Résumé
Pumilio/fem-3 mRNA binding factor (PUF) proteins bind RNA with sequence specificity and modularity, and have become exemplary scaffolds in the reengineering of new RNA specificities. Here, we report the in vivo RNA binding sites of wild-type (WT) and reengineered forms of the PUF protein Saccharomyces cerevisiae Puf2p across the transcriptome. Puf2p defines an ancient protein family present throughout fungi, with divergent and distinctive PUF RNA binding domains, RNA-recognition motifs (RRMs), and prion regions. We identify sites in RNA bound to Puf2p in vivo by using two forms of UV cross-linking followed by immunopurification. The protein specifically binds more than 1,000 mRNAs, which contain multiple iterations of UAAU-binding elements. Regions outside the PUF domain, including the RRM, enhance discrimination among targets. Compensatory mutants reveal that one Puf2p molecule binds one UAAU sequence, and align the protein with the RNA site. Based on this architecture, we redesign Puf2p to bind UAAG and identify the targets of this reengineered PUF in vivo. The mutant protein finds its target site in 1,800 RNAs and yields a novel RNA network with a dramatic redistribution of binding elements. The mutant protein exhibits even greater RNA specificity than wild type. The redesigned protein decreases the abundance of RNAs in its redesigned network. These results suggest that reengineering using the PUF scaffold redirects and can even enhance specificity in vivo.
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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 | 0,000 |
| 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 ».