The Epstein-Barr virus EBNA1 protein modulates the alternative splicing of cellular genes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alternative splicing (AS) is an important mRNA maturation step that allows increased variability and diversity of proteins in eukaryotes. AS is dysregulated in numerous diseases, and its implication in the carcinogenic process is well known. However, progress in understanding how oncogenic viruses modulate splicing, and how this modulation is involved in viral oncogenicity has been limited. Epstein-Barr virus (EBV) is involved in various cancers, and its EBNA1 oncoprotein is the only viral protein expressed in all EBV malignancies. METHODS: In the present study, the ability of EBNA1 to modulate the AS of cellular genes was assessed using a high-throughput RT-PCR approach to examine AS in 1238 cancer-associated genes. RNA immunoprecipitation coupled to RNA sequencing (RIP-Seq) assays were also performed to identify cellular mRNAs bound by EBNA1. RESULTS: Upon EBNA1 expression, we detected modifications to the AS profiles of 89 genes involved in cancer. Moreover, we show that EBNA1 modulates the expression levels of various splicing factors such as hnRNPA1, FOX-2, and SF1. Finally, RNA immunoprecipitation coupled to RIP-Seq assays demonstrate that EBNA1 immunoprecipitates specific cellular mRNAs, but not the ones that are spliced differently in EBNA1-expressing cells. CONCLUSION: The EBNA1 protein can modulate the AS profiles of numerous cellular genes. Interestingly, this modulation protein does not require the RNA binding activity of EBNA1. Overall, these findings underline the novel role of EBNA1 as a cellular splicing modulator.
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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 | 0,000 |
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 ».