The Integral Role of RNA in Stress Granule Formation and Function
Notice bibliographique
Résumé
Stress granules (SGs) are phase-separated, membraneless, cytoplasmic ribonucleoprotein (RNP) assemblies whose primary function is to promote cell survival by condensing translationally stalled mRNAs, ribosomal components, translation initiation factors, and RNA-binding proteins (RBPs). While the protein composition and the function of proteins in the compartmentalization and the dynamics of assembly and disassembly of SGs has been a matter of study for several years, the role of RNA in these structures had remained largely unknown. RNA species are, however, not passive members of RNA granules in that RNA by itself can form homo and heterotypic interactions with other RNA molecules leading to phase separation and nucleation of RNA granules. RNA can also function as molecular scaffolds recruiting multivalent RBPs and their interactors to form higher-order structures. With the development of SG purification techniques coupled to RNA-seq, the transcriptomic landscape of SGs is becoming increasingly understood, revealing the enormous potential of RNA to guide the assembly and disassembly of these transient organelles. SGs are not only formed under acute stress conditions but also in response to different diseases such as viral infections, cancer, and neurodegeneration. Importantly, these granules are increasingly being recognized as potential precursors of pathological aggregates in neurodegenerative diseases. In this review, we examine the current evidence in support of RNA playing a significant role in the formation of SGs and explore the concept of SGs as therapeutic targets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».