MMD-associated <i>RNF213</i> SNPs encode dominant-negative alleles that globally impair ubiquitylation
Notice bibliographique
Résumé
Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in RNF213 , which encodes a 591-kD protein with AAA+ ATPase and RING E3 domains, are associated with a rare, autosomal dominant cerebrovascular disorder, moyamoya disease (MMD). MMD-associated SNPs primarily localize to the C-terminal region of RNF213 , and some affect conserved residues in the RING domain. Although the autosomal dominant inheritance of MMD could most easily explained by RNF213 gain-of-function, the type of ubiquitylation catalyzed by RNF213 and the effects of MMD-associated SNPs on its E3 ligase activity have remained unclear. We found that RNF213 uses the E2-conjugating enzymes UBE2D2 and UBE2L3 to catalyze distinct ubiquitylation events. RNF213-UBED2 catalyzes K6 and, to a lesser extent, K48-dependent poly-ubiquitylation in vitro, whereas RNF213-UBE2L3 catalyzes K6-, K11-, and K48-dependent poly-ubiquitylation events. MMD-associated SNPs encode proteins with decreased E3 activity, and the most frequent MMD allele, RNF213 R4810K , is a dominant-negative mutant that decreases ubiquitylation globally. By contrast, MMD-associated RNF213 SNPs do not affect ATPase activity. Our results suggest that decreased RNF213 E3 ligase activity is central to MMD pathogenesis.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».