Regulation of transcription termination by FUS and TDP-43
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The carboxy-terminal domain (CTD) of the RNA polymerase II (RNAPII) subunit POLR2A is a platform for modifications specifying the recruitment of factors that regulate transcription, mRNA processing, and chromatin remodelling. We previously found that symmetrical dimethylation (me2s) of a CTD Arginine residue (R1810 in human) causes recruitment of the Tudor domain of SMN, which interacts with Senataxin. SMN is mutated in spinal muscular atrophy (SMA), and Senataxin is sometimes mutated in Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). R1810me2s and SMN, like Senataxin, are important for resolving R-loops (DNA:RNA hybrids) at transcription terminators. FUS and TDP-43 (TARDBP) are DNA/RNA binding proteins that are sometimes mutated in ALS and FTD (Frontotemporal dementia). Here we show that TDP-43 and, to some extent, FUS are recruited by the R1810me2s-SMN pathway. Defects in FUS and TDP-43 recruitment influence RNAPII termination and R-loop accumulation, leading to elevated DNA damage at terminators that may contribute to neurodegenerative disorders like ALS and FTD.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».