A SKI subcomplex specifically required for the degradation of ribosome-free RNA regions
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Ski2-Ski3-Ski8 (SKI) complex assists the RNA exosome during the 3’-5’ degradation of cytoplasmic transcripts. Previous reports showed that the SKI complex is involved in the 3’-5’ degradation of mRNA, including 3’ untranslated regions (UTRs), devoid of ribosomes. Paradoxically, we recently showed that the SKI complex directly interacts with ribosomes during the co-translational mRNA decay and that this interaction is necessary for its RNA degradation promoting activity. Here, we characterized a new SKI-associated factor, Ska1, which antagonizes the SKI-ribosome interaction. We showed that the SKI-Ska1-subcomplex is specifically involved in the degradation of ribosome-free RNA regions such as long mRNA 3’UTRs and cytoplasmic lncRNAs. We propose a model in which the SKI-exosome complex first targets ribosome-free RNA 3’ends in its Ska1-associated form. When the complex reaches the mRNA coding sequence, the Ska1-SKI-exosome complex is exchanged for the SKI-exosome, which interacts directly with ribosomes in order to resume the degradation process.
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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) | 0,002 | 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 ».