Muscleblind-like proteins use modular domains to localize RNAs by riding kinesins and docking to membranes
Notice bibliographique
Résumé
Summary RNA transport and local translation provide spatial control of gene expression, and RNA binding proteins (RBPs) act as critical adapters in this multi-step process. Muscleblind-like (MBNL) RNA binding proteins, implicated in myotonic dystrophy and cancer, localize RNAs to myoblast membranes and distal neurites through unknown mechanisms. We found that MBNL forms motile and anchored granules in neurons and myoblasts, and selectively associates with kinesins Kif1bα and Kif1c through its zinc finger (ZnF) domains. Other RBPs with similar ZnFs also associate with these kinesins, implicating a motor-RBP specificity code. Live cell imaging and fractionation revealed that membrane anchoring is mediated through the unstructured carboxy-terminal tail of MBNL1. Both kinesin- and membrane-recruitment functions were reconstituted using MBNL-MS2 coat protein fusions. This approach, termed RBP Module Recruitment and Imaging (RBP-MRI), decouples RNA binding, kinesin recruitment, and membrane anchoring functions, while also establishing general strategies for studying multi-functional, modular domains of RBPs.
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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 ».