Diversification of the muscle proteome through alternative splicing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skeletal muscles express a highly specialized proteome that allows the metabolism of energy sources to mediate myofiber contraction. This muscle-specific proteome is partially derived through the muscle-specific transcription of a subset of genes. Surprisingly, RNA sequencing technologies have also revealed a significant role for muscle-specific alternative splicing in generating protein isoforms that give specialized function to the muscle proteome. MAIN BODY: In this review, we discuss the current knowledge with respect to the mechanisms that allow pre-mRNA transcripts to undergo muscle-specific alternative splicing while identifying some of the key trans-acting splicing factors essential to the process. The importance of specific splicing events to specialized muscle function is presented along with examples in which dysregulated splicing contributes to myopathies. Though there is now an appreciation that alternative splicing is a major contributor to proteome diversification, the emergence of improved "targeted" proteomic methodologies for detection of specific protein isoforms will soon allow us to better appreciate the extent to which alternative splicing modifies the activity of proteins (and their ability to interact with other proteins) in the skeletal muscle. In addition, we highlight a continued need to better explore the signaling pathways that contribute to the temporal control of trans-acting splicing factor activity to ensure specific protein isoforms are expressed in the proper cellular context. CONCLUSIONS: An understanding of the signal-dependent and signal-independent events driving muscle-specific alternative splicing has the potential to provide us with novel therapeutic strategies to treat different myopathies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».