The influence of microRNAs and poly(A) tail length on endogenous mRNA–protein complexes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: All mRNAs are bound in vivo by proteins to form mRNA-protein complexes (mRNPs), but changes in the composition of mRNPs during posttranscriptional regulation remain largely unexplored. Here, we have analyzed, on a transcriptome-wide scale, how microRNA-mediated repression modulates the associations of the core mRNP components eIF4E, eIF4G, and PABP and of the decay factor DDX6 in human cells. RESULTS: Despite the transient nature of repressed intermediates, we detect significant changes in mRNP composition, marked by dissociation of eIF4G and PABP, and by recruitment of DDX6. Furthermore, although poly(A)-tail length has been considered critical in post-transcriptional regulation, differences in steady-state tail length explain little of the variation in either PABP association or mRNP organization more generally. Instead, relative occupancy of core components correlates best with gene expression. CONCLUSIONS: These results indicate that posttranscriptional regulatory factors, such as microRNAs, influence the associations of PABP and other core factors, and do so without substantially affecting steady-state tail length.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».