Differential interaction of PRMT1 with RGG‐boxes of the FET family proteins EWS and TAF15
Notice bibliographique
Résumé
The FET sub-family (FUS/TLS, EWS, TAF15) of RNA-binding proteins have remarkably similar overall structure but diverse biological and pathological roles. The molecular basis for FET protein specialization is largely unknown. Gly-Arg-Rich regions (RGG-boxes) within FET proteins are targets for methylation by Protein-Arginine-Methyl-Transferase-1 (PRMT1) and substrate capture is thought to involve electrostatic attraction between positively charged polyRGG substrates and negatively charged surface channels of PRMT1. Unlike FUS and EWS, a high proportion of TAF15 RGG-boxes are embedded within neutrally charged YGGDR(S/G)G repeats, suggesting that they might not bind well to PRMT1. This notion runs contrary however to a report that YGGDR(S/G)G repeats are methylated by PRMT1. Using peptide-based polyRGG substrates and a novel 2-hybrid binding assay, we find that the Asp residue in YGGDR(S/G)G repeats confers poor binding to PRMT1. Our results therefore indicate that YGGDR(S/G)G repeats may contribute to TAF15 specialization by enabling differential interactions with PRMT1 and reduced overall levels of TAF15 methylation compared with other FET proteins. By analogy with molecular recognition of other disordered polyvalent ligands by globular protein partners, we also propose a dynamic polyelectrostatic model for substrate capture by PRMT1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».