Aurora-A phosphorylates splicing factors and regulates alternative splicing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aurora-A kinase is well known to regulate progression through mitosis. However, the kinase also performs additional functions that could explain the failure of its inhibitors to be effective in cancer treatments. To identify these functions, we applied a proteomics approach to search for interactors of Aurora-A. We found a large number of proteins involved in pre-mRNA splicing, strongly suggesting an important role for Aurora-A in this biological process. Consistently, we first report the subcellular localization of Aurora-A in nuclear speckles, the storehouse of splicing proteins. We also demonstrate direct interaction of Aurora-A with RRM domain-containing splicing factors such as hnRNP and SR proteins and their phosphorylation in vitro . Further, RNA-sequencing analysis following pharmacological inhibition of Aurora-A resulted in alternative splicing changes corresponding to 505 genes, including genes with functions regulated by Aurora-A kinase. Finally, we report enrichment of RNA motifs within the alternatively spliced regions affected by Aurora-A kinase inhibition which are bound by Aurora-A interacting splicing factors, suggesting that Aurora-A regulates alternative splicing by modulating the activity of these interacting splicing factors. Overall our work identified Aurora-A as a novel splicing kinase and for the first time, describes a broad role of Aurora-A in regulating alternative splicing.
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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 ».