hnRNP A1/A2 and Sam68 collaborate with SRSF10 to control the alternative splicing response to oxaliplatin-mediated DNA damage
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about how RNA binding proteins cooperate to control splicing, and how stress pathways reconfigure these assemblies to alter splice site selection. We have shown previously that SRSF10 plays an important role in the Bcl-x splicing response to DNA damage elicited by oxaliplatin in 293 cells. Here, RNA affinity assays using a portion of the Bcl-x transcript required for this response led to the recovery of the SRSF10-interacting protein 14-3-3ε and the Sam68-interacting protein hnRNP A1. Although SRSF10, 14-3-3ε, hnRNP A1/A2 and Sam68 do not make major contributions to the regulation of Bcl-x splicing under normal growth conditions, upon DNA damage they become important to activate the 5' splice site of pro-apoptotic Bcl-xS. Our results indicate that DNA damage reconfigures the binding and activity of several regulatory RNA binding proteins on the Bcl-x pre-mRNA. Moreover, SRSF10, hnRNP A1/A2 and Sam68 collaborate to drive the DNA damage-induced splicing response of several transcripts that produce components implicated in apoptosis, cell-cycle control and DNA repair. Our study reveals how the circuitry of splicing factors is rewired to produce partnerships that coordinate alternative splicing across processes crucial for cell fate.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».