Context‐dependent and Disease‐specific Diversity in Stress Granules Formed from Pre‐existing Protein Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Stress granules (SGs) are transient ribonucleoprotein (RNP) aggregates that form during cellular stress and are increasingly implicated in human neurodegeneration. To study the proteome and compositional diversity of SGs in different cell types and in the context of neurodegeneration‐linked mutations, we used APEX proximity labeling, mass spectrometry and immunofluorescence to identify ~150 previously unknown human SG components. SG proteins form a dense interaction network in unstressed cells, facilitating rapid coalescence into larger SGs. About 20% of SG diversity is stress‐ or cell type‐dependent, with neuronal SGs displaying a particularly complex repertoire of proteins enriched in chaperones and autophagy factors. Strengthening the link between SGs and neurodegeneration, we demonstrate aberrant dynamics, composition and subcellular distribution of SGs in cells from ALS patients. Using three Drosophila ALS/FTD models, we identify ~30 SG‐associated modifiers of neurotoxicity in vivo . Altogether, our results highlight SG proteins as central to understanding and ultimately targeting neurodegeneration. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».