CLK-dependent exon recognition and conjoined gene formation revealed with a novel small molecule inhibitor
Notice bibliographique
Résumé
CDC-like kinase phosphorylation of serine/arginine-rich proteins is central to RNA splicing reactions. Yet, the genomic network of CDC-like kinase-dependent RNA processing events remains poorly defined. Here, we explore the connectivity of genomic CDC-like kinase splicing functions by applying graduated, short-exposure, pharmacological CDC-like kinase inhibition using a novel small molecule (T3) with very high potency, selectivity, and cell-based stability. Using RNA-Seq, we define CDC-like kinase-responsive alternative splicing events, the large majority of which monotonically increase or decrease with increasing CDC-like kinase inhibition. We show that distinct RNA-binding motifs are associated with T3 response in skipped exons. Unexpectedly, we observe dose-dependent conjoined gene transcription, which is associated with motif enrichment in the last and second exons of upstream and downstream partners, respectively. siRNA knockdown of CLK2-associated genes significantly increases conjoined gene formation. Collectively, our results reveal an unexpected role for CDC-like kinase in conjoined gene formation, via regulation of 3'-end processing and associated splicing factors.The phosphorylation of serine/arginine-rich proteins by CDC-like kinase is a central regulatory mechanism for RNA splicing reactions. Here, the authors synthesize a novel small molecule CLK inhibitor and map CLK-responsive alternative splicing events and discover an effect on conjoined gene transcription.
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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 | 0,001 | 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 ».