N6-methyladenosine mRNA marking promotes selective translation of regulons required for human erythropoiesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many of the regulatory features governing erythrocyte specification, maturation, and associated disorders remain enigmatic. To identify new regulators of erythropoiesis, we utilize a functional genomic screen for genes affecting expression of the erythroid marker CD235a/GYPA. Among validating hits are genes coding for the N 6 -methyladenosine (m 6 A) mRNA methyltransferase (MTase) complex, including, METTL14 , METTL3 , and WTAP . We demonstrate that m 6 A MTase activity promotes erythroid gene expression programs through selective translation of ~300 m 6 A marked mRNAs, including those coding for SETD histone methyltransferases, ribosomal components, and polyA RNA binding proteins. Remarkably, loss of m 6 A marks results in dramatic loss of H3K4me3 marks across key erythroid-specific KLF1 transcriptional targets (e.g., Heme biosynthesis genes). Further, each m 6 A MTase subunit and a subset of their mRNAs targets are required for human erythroid specification in primary bone-marrow derived progenitors. Thus, m 6 A mRNA marks promote the translation of a network of genes required for human erythropoiesis.
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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 ».