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Enregistrement W2997063287 · doi:10.1101/2020.01.02.893107

A Point Mutation in the RNA Recognition Motif of <i>CSTF2</i> Associated with Intellectual Disability in Humans Causes Defects in 3′ End Processing

2020· preprint· en· W2997063287 sur OpenAlexaff
Petar N. Grozdanov, Elahe Masoumzadeh, Vera M. Kalscheuer, Thierry Bienvenu, Pierre Billuart, Marie-Ange Delrue, Michael P. Latham, Clinton C. MacDonald

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthSouth Plains FoundationTexas Tech University Health Sciences CenterNational Institute of General Medical SciencesTexas Tech University
Mots-clésRNA recognition motifPolyadenylationRNAGenePoint mutationBiologyMessenger RNACleavage and polyadenylation specificity factorRNA-binding proteinGeneticsGene expressionMolecular biologyMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY CSTF2 encodes an RNA-binding protein that is essential for mRNA cleavage and polyadenylation (C/P). No disease-associated mutations have been described for this gene. Here, we report a mutation in the RNA recognition motif (RRM) of CSTF2 that changes an aspartic acid at position 50 to alanine (p.D50A), resulting in intellectual disability in male patients. In mice, this mutation was sufficient to alter polyadenylation sites in over 1,000 genes critical for brain development. Using a reporter gene assay, we demonstrated that C/P efficiency of CSTF2 D50A was lower than wild type. To account for this, we determined that p.D50A changed locations of amino acid side chains altering RNA binding sites in the RRM. The changes modified the electrostatic potential of the RRM leading to a greater affinity for RNA. These results highlight the importance of 3′ end mRNA processing in correct expression of genes important for brain plasticity and neuronal development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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