Modulation of RNA condensation by the DEAD-box protein eIF4A
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Stress granules are condensates of non-translating mRNAs and proteins involved in the stress response and neurodegenerative diseases. Stress granules form in part through intermolecular RNA-RNA interactions, although the process of RNA condensation is poorly understood. In vitro , we demonstrate that RNA is effectively recruited to the surfaces of RNA or RNP condensates. We demonstrate that the DEAD-box protein eIF4A reduces RNA condensation in vitro and limits stress granule formation in cells. This defines a purpose for eIF4A to limit intermolecular RNA-RNA interactions in cells, thereby allowing for proper RNP function. These results establish an important role for DEAD-box proteins as ATP-dependent RNA chaperones that can limit the intermolecular condensation and entanglement of RNA, analogous to the function of proteins like HSP70 in combatting protein aggregates. eTOC Blurb Stress granules are formed in part by the process of RNA condensation, which is mediated by and promotes trans RNA-RNA interactions. The essential DEAD-box protein and translation initiation factor eIF4A limits stress granule formation by reducing RNA condensation through its function as an ATP-dependent RNA binding protein, behaving analogously to how protein chaperones like HSP70 combat protein aggregates. Highlights RNA condensates promote intermolecular RNA-RNA interactions at their surfaces eIF4A limits the recruitment of RNAs to stress granules in cells eIF4A reduces the nucleation of stress granules in cells Recombinant eIF4A1 inhibits the condensation of RNA in vitro in an ATP-dependent manner
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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 | 0,000 |
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 ».