MKRN2 Physically Interacts with GLE1 to Regulate mRNA Export and Zebrafish Retinal Development
Notice bibliographique
Résumé
The mammalian mRNA nuclear export process is thought to terminate at the cytoplasmic face of the nuclear pore complex through ribonucleoprotein remodeling. We conduct a stringent affinity-purification mass-spectrometry-based screen of the physical interactions of human RNA-binding E3 ubiquitin ligases. The resulting protein-interaction network reveals interactions between the RNA-binding E3 ubiquitin ligase MKRN2 and GLE1, a DEAD-box helicase activator implicated in mRNA export termination. We assess MKRN2 epistasis with GLE1 in a zebrafish model. Morpholino-mediated knockdown or CRISPR/Cas9-based knockout of MKRN2 partially rescue retinal developmental defects seen upon GLE1 depletion, consistent with a functional association between GLE1 and MKRN2. Using ribonomic approaches, we show that MKRN2 binds selectively to the 3' UTR of a diverse subset of mRNAs and that nuclear export of MKRN2-associated mRNAs is enhanced upon knockdown of MKRN2. Taken together, we suggest that MKRN2 interacts with GLE1 to selectively regulate mRNA nuclear export and retinal development.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».