MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213158073 · doi:10.1101/gad.349223.121

RBBP6 activates the pre-mRNA 3′ end processing machinery in humans

2022· article· en· W4213158073 sur OpenAlexfundno aff
Vytautė Boreikaitė, Thomas Elliott, Jason W. Chin, Lori A. Passmore

Notice bibliographique

RevueGenes & Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionMedical Research Council CanadaUniversity of Cambridge
Mots-clésCleavage and polyadenylation specificity factorBiologyPolyadenylationCleavage (geology)Cleavage stimulation factorProtein subunitMessenger RNACleavage factorRNA-binding proteinCell biologyMolecular biologyRNATranslation (biology)BiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3' end processing of most human mRNAs is carried out by the cleavage and polyadenylation specificity factor (CPSF; CPF in yeast). Endonucleolytic cleavage of the nascent pre-mRNA defines the 3' end of the mature transcript, which is important for mRNA localization, translation, and stability. Cleavage must therefore be tightly regulated. Here, we reconstituted specific and efficient 3' endonuclease activity of human CPSF with purified proteins. This required the seven-subunit CPSF as well as three additional protein factors: cleavage stimulatory factor (CStF), cleavage factor IIm (CFIIm), and, importantly, the multidomain protein RBBP6. Unlike its yeast homolog Mpe1, which is a stable subunit of CPF, RBBP6 does not copurify with CPSF and is recruited in an RNA-dependent manner. Sequence and mutational analyses suggest that RBBP6 interacts with the WDR33 and CPSF73 subunits of CPSF. Thus, it is likely that the role of RBBP6 is conserved from yeast to humans. Overall, our data are consistent with CPSF endonuclease activation and site-specific pre-mRNA cleavage being highly controlled to maintain fidelity in mRNA processing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations59
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenes & DevelopmentMême sujetRNA Research and SplicingTravaux en français237 207