RNA-binding proteins with basic-acidic dipeptide (BAD) domains self-assemble and aggregate in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
The U1 small nuclear ribonucleoprotein 70 kDa (U1-70K) and other RNA-binding proteins (RBPs) are mislocalized to cytoplasmic neurofibrillary Tau aggregates in Alzheimer's disease (AD), yet the co-aggregation mechanisms are incompletely understood. U1-70K harbors two disordered low-complexity domains (LC1 and LC2) that are necessary for aggregation in AD brain extracts. The LC1 domain contains highly repetitive basic (Arg/Lys) and acidic (Asp/Glu) residues, referred to as a basic-acidic dipeptide (BAD) domain. We report here that this domain shares many of the properties of the Gln/Asn-rich LC domains in RBPs that also aggregate in neurodegenerative disease. These properties included self-assembly into oligomers and localization to nuclear granules. Co-immunoprecipitations of recombinant U1-70K and deletions lacking the LC domain(s) followed by quantitative proteomic analyses were used to resolve functional classes of U1-70K-interacting proteins that depend on the BAD domain for their interaction. Within this interaction network, we identified a class of RBPs with BAD domains nearly identical to that found in U1-70K. Two members of this class, LUC7L3 and RBM25, required their respective BAD domains for reciprocal interactions with U1-70K and nuclear granule localization. Strikingly, a significant proportion of RBPs with BAD domains had elevated insolubility in the AD brain proteome. Furthermore, we show that the BAD domain of U1-70K can interact with Tau from AD brains but not from other tauopathies. These findings highlight a mechanistic role for BAD domains in stabilizing RBP interactions and in potentially mediating co-aggregation with the pathological AD-specific Tau isoforms.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».