Dual modulation of phase-transitioning licenses the Bicc1 network of ciliopathy proteins to bind specific target mRNAs
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Perturbations in biomolecular condensates that form by phase-transitioning are linked to a growing number of degenerative diseases. For example, mutations in a multivalent interaction network of the Ankyrin (ANK) and sterile alpha motif (SAM) domain-containing ANKS3 and ANKS6 proteins with the RNA-binding protein Bicaudal-C1 (Bicc1) associate with laterality defects and chronic kidney diseases known as ciliopathies. However, insights into the mechanisms that control RNA condensation in ribonucleoprotein particles (RNPs) are scarce. Here, we asked whether heterooligomerization modulates Bicc1 binding to RNA. Reconstitution assays in vitro and live imaging in vivo show that a K homology (KH) repeat of Bicc1 self-interacts and synergizes with SAM domain self-polymerization independently of RNA to concentrate bound mRNAs in gel-like granules that can split or fuse with each other. Importantly, emulsification of Bicc1 by ANKS3 inhibited binding to target mRNAs, whereas condensation by ANKS6 co-recruitment increased it by liberating the KH domains from ANKS3. Our findings suggest that the perturbation of Bicc1-Anks3-Anks6 RNP dynamics is a likely cause of associated ciliopathies.
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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 ».