MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3026681831 · doi:10.1016/j.celrep.2020.107660

NF45 and NF90 Regulate Mitotic Gene Expression by Competing with Staufen-Mediated mRNA Decay

2020· article· en· W3026681831 sur OpenAlexafffund
Sami Nourreddine, Geneviève Lavoie, Justine S. Paradis, Khaled Ben El Kadhi, Antoine Méant, Léo Aubert, Benoı̂t Grondin, Patrick Gendron, Benoı̂t Chabot, Michel Bouvier, Sébastien Carreno, Philippe P. Roux

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéFondation du Grand défi Pierre Lavoie
Mots-clésMitosisBiologyRNA-binding proteinCell biologyTranscriptomeMessenger RNAGene expressionGeneRegulation of gene expressionCell cycleGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In human cells, the expression of ∼1,000 genes is modulated throughout the cell cycle. Although some of these genes are controlled by specific transcriptional programs, very little is known about their post-transcriptional regulation. Here, we analyze the expression signature associated with all 687 RNA-binding proteins (RBPs) and identify 39 that significantly correlate with cell cycle mRNAs. We find that NF45 and NF90 play essential roles in mitosis, and transcriptome analysis reveals that they are necessary for the expression of a subset of mitotic mRNAs. Using proteomics, we identify protein clusters associated with the NF45-NF90 complex, including components of Staufen-mediated mRNA decay (SMD). We show that depletion of SMD components increases the binding of mitotic mRNAs to the NF45-NF90 complex and rescues cells from mitotic defects. Together, our results indicate that the NF45-NF90 complex plays essential roles in mitosis by competing with the SMD machinery for a common set of mRNAs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell ReportsMême sujetRNA Research and SplicingTravaux en français237 207