Molecular dynamics of FMRP and other RNA-binding proteins in MEG-01 differentiation: the role of mRNP complexes in non-neuronal development
Notice bibliographique
Résumé
Asymmetrically differentiating cells are formed with the aid of RNA-binding proteins (RBPs), which can bind, stabilize, regulate, and transport target mRNAs. The loss of RBPs in neurons may lead to severe neurodevelopmental diseases such as the Fragile X Syndrome with the absence of the Fragile X Mental Retardation Protein (FMRP). Because the latter is ubiquitous and shares many similarities with other RBPs involved in the development of peripheral cells, we suggest that FMRP would have a role in the differentiation of all tissues where it is expressed. A MEG-01 differentiation model was, therefore, established to study the global developmental functions of FMRP. PMA induction of MEG-01 cells causes important morphological changes driven by cytoskeletal dynamics. Cytoskeleton change and colocalization analyses were performed by confocal microscopy and sucrose gradient fractionation. Total cellular protein content and de novo synthesis were also analyzed. Microtubular transport mediates the displacement of FMRP and other RBP-containing mRNP complexes towards regions of the cell in development. De novo protein synthesis decreases significantly upon differentiation and total protein content composition is altered. Because those results are comparable with those obtained in neurons, the absence of FMRP would have significant consequences in cells everywhere in the body. The latter should be further investigated to give a better understanding of the systemic implications of imbalances of FMRP and other functionally similar RBPs.
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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 ».