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Enregistrement W3166712195 · doi:10.1101/2021.06.08.447610

ZFC3H1 and U1-70K promote the nuclear retention of mRNAs with 5’ splice site motif within nuclear speckles

2021· preprint· en· W3166712195 sur OpenAlexafffund
Eliza S. Lee, Harrison W. Smith, Eric J. Wolf, Ayşegül Güvenek, Andrew Emili, Bin Tian, Alexander F. Palazzo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-cléssnRNPRNA splicingNuclear export signalBiologyCell biologySmall nuclear ribonucleoproteinPrecursor mRNACell nucleusRNAGeneGeneticsNucleus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quality control of mRNA represents an important regulatory mechanism for gene expression in eukaryotes. One component of this quality control is the nuclear retention and decay of misprocessed RNAs. Previously, we demonstrated that mature mRNAs containing a 5’ splice site (5’SS) motif, which is typically found in misprocessed RNAs such as intronic polyadenylated (IPA) transcripts, are nuclear retained and degraded. Here we demonstrate that these transcripts require the zinc finger protein ZFC3H1 for their decay and nuclear retention into nuclear speckles. Furthermore, we find that U1-70K, a component of the U1 snRNP spliceosomal complex, is also required for their nuclear retention and likely functions in the same pathway as ZFC3H1. Finally, we show that the disassembly of nuclear speckles impairs the nuclear retention of mRNAs with 5’SS motifs. Together, our results suggest a model where mRNAs with 5’SS motifs are recognized by U1 snRNP, which then acts with ZFC3H1 to both promote their decay and prevent nuclear export of these mRNAs by sequestering them in nuclear speckles. Our results highlight a splicing independent role of U1 snRNP and indicate that it works in conjunction with ZFC3H1 in preventing the nuclear export of misprocessed 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 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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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