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Enregistrement W3027888601 · doi:10.1101/2020.05.18.101246

The minor and major spliceosome interact to regulate alternative splicing around minor introns

2020· preprint· en· W3027888601 sur OpenAlexafffund
Anouk Olthof, Alisa K. White, Madisen F. Lee, Almahdi Chakroun, Alice K. Abdel Aleem, Justine Rousseau, Cinzia Magnani, Philippe M. Campeau, Rahul Kanadia

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of TorontoUniversity of Connecticut
Mots-clésSpliceosomeMinor spliceosomeIntronRNA splicingExonBiologyAlternative splicingGeneticsGene isoformCell biologyGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mutations in minor spliceosome components are linked to diseases such as Roifman syndrome, Lowry-Wood syndrome, and early-onset cerebellar ataxia (EOCA). Here we report that besides increased minor intron retention, Roifman syndrome and EOCA can also be characterized by elevated alternative splicing (AS) around minor introns. Consistent with the idea that the assembly/activity of the minor spliceosome informs AS in minor intron-containing genes (MIGs), inhibition of all minor spliceosome snRNAs led to upregulated AS. Notably, alternatively spliced MIG isoforms were bound to polysomes in the U11-null dorsal telencephalon, which suggested that aberrant MIG protein expression could contribute to disease pathogenesis. In agreement, expression of an aberrant isoform of the MIG Dctn3 by in utero electroporation, affected radial glial cell divisions. Finally, we show that AS around minor introns is executed by the major spliceosome and is regulated by U11-59K of the minor spliceosome, which forms exon-bridging interactions with proteins of the major spliceosome. Overall, we extend the exon-definition model to MIGs and postulate that disruptions of exon-bridging interactions might contribute to disease severity and pathogenesis.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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