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Enregistrement W2924838299 · doi:10.1016/j.celrep.2019.03.006

GIGYF1/2-Driven Cooperation between ZNF598 and TTP in Posttranscriptional Regulation of Inflammatory Signaling

2019· article· en· W2924838299 sur OpenAlexfundno aff
Maxim A. X. Tollenaere, Christopher Tiedje, Simon Horskjær Rasmussen, Julie C. Nielsen, Anna Vind, Melanie Blasius, Tanveer S. Batth, Niels Mailand, Jesper V. Olsen, Matthias Gaestel, Simon Bekker‐Jensen

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenKøbenhavns UniversitetH. Lundbeck A/SLundbeckfondenMcGill UniversityMedical Research CouncilNovo NordiskSundhed og Sygdom, Det Frie Forskningsråd
Mots-clésTristetraprolinRNA-binding proteinMessenger RNACell biologyTranslation (biology)Psychological repressionRNACytokineAU-rich elementTranslational regulationBiologyChemistryGene expressionGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory signaling is restricted through degradation and the translational repression of cytokine mRNAs. A key factor in this regulation is tristetraprolin (TTP), an RNA-binding protein (RBP) that recruits RNA-destabilizing factors and the translation inhibitory complex 4EHP-GIGYF1/2 to AU-rich element (ARE)-containing mRNAs. Here, we show that the RBP ZNF598 contributes to the same regulatory module in a TTP-like manner. Similar to TTP, ZNF598 harbors three proline-rich motifs that bind the GYF domain of GIGYF1. RNA sequencing experiments showed that ZNF598 is required for the regulation of known TTP targets, including IL-8 and CSF2 mRNA. Furthermore, we demonstrate that ZNF598 binds to IL-8 mRNA, but not TNF mRNA. Collectively, our findings highlight that ZNF598 functions as an RBP that buffers the level of a range of mRNAs. We propose that ZNF598 is a TTP-like factor that can contribute to the regulation of the inflammatory potential of cytokine-producing cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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