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Enregistrement W4284965543 · doi:10.1093/nar/gkac557

P-bodies directly regulate MARF1-mediated mRNA decay in human cells

2022· article· en· W4284965543 sur OpenAlexafffund
William R. Brothers, Hana Fakim, Sam Kajjo, Marc R. Fabian

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésP-bodiesMessenger RNABiologyRibonucleoproteinRNA-binding proteinRNACell biologyEnhancerMessenger RNPMolecular biologyGene expressionTranslation (biology)GeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Processing bodies (P-bodies) are ribonucleoprotein granules that contain mRNAs, RNA-binding proteins and effectors of mRNA turnover. While P-bodies have been reported to contain translationally repressed mRNAs, a causative role for P-bodies in regulating mRNA decay has yet to be established. Enhancer of decapping protein 4 (EDC4) is a core P-body component that interacts with multiple mRNA decay factors, including the mRNA decapping (DCP2) and decay (XRN1) enzymes. EDC4 also associates with the RNA endonuclease MARF1, an interaction that antagonizes the decay of MARF1-targeted mRNAs. How EDC4 interacts with MARF1 and how it represses MARF1 activity is unclear. In this study, we show that human MARF1 and XRN1 interact with EDC4 using analogous conserved short linear motifs in a mutually exclusive manner. While the EDC4-MARF1 interaction is required for EDC4 to inhibit MARF1 activity, our data indicate that the interaction with EDC4 alone is not sufficient. Importantly, we show that P-body architecture plays a critical role in antagonizing MARF1-mediated mRNA decay. Taken together, our study suggests that P-bodies can directly regulate mRNA turnover by sequestering an mRNA decay enzyme and preventing it from interfacing with and degrading targeted mRNAs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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