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Enregistrement W2524166092 · doi:10.1093/femsyr/fow088

DRN and TRAMP degrade specific and overlapping aberrant mRNAs formed at various stages of mRNP biogenesis in<i>Saccharomyces cerevisiae</i>

2016· article· en· W2524166092 sur OpenAlexfundno aff
Arpita Maity, Anusha Chaudhuri, Biswadip Das

Notice bibliographique

RevueFEMS Yeast Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaYork UniversityUniversity of Rochester
Mots-clésTrampExosomeBiologyBiogenesisSaccharomyces cerevisiaeCell biologyRNA splicingExosome complexGeneticsComputational biologyRNAGeneMicrovesiclesTransgeneNon-coding RNAmicroRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Saccharomyces cerevisiae, nuclear exosome along with TRAMP and DRN selectively eliminates diverse aberrant messages. These decay apparatuses appear to operate as independent mechanisms in the nucleus. Here, using genetic and molecular approach we systematically investigate the functional relationship between exosome, TRAMP and DRN mechanisms by examining their relative contributions in the degradation of diverse classes of aberrant nuclear mRNAs generated at various phases of mRNP biogenesis. Our findings suggest that nuclear exosome in association with the TRAMP complex exclusively degrades the transcription assembly-defective mRNPs and splice-defective intron-containing pre-mRNAs, whereas nuclear exosome along with DRN solely degrades the export-defective messages. The degradation of aberrant read-through transcripts with 3 -extensions, in contrast, requires the activity of TRAMP and DRN together along with nuclear exosome function. Thus, the profile of substrate specificity of these nuclear decay machines reflects dependency of the nuclear exosome for either TRAMP or DRN function to degrade distinct nuclear mRNAs. We propose that DRN apparatus may act as a novel ancillary factor required for the nuclear exosome function to degrade specific classes of aberrant messages.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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