SAYSD1 senses UFMylated ribosome to safeguard co-translational protein translocation at the endoplasmic reticulum
Notice bibliographique
Résumé
Translocon clogging at the endoplasmic reticulum (ER) as a result of translation stalling triggers ribosome UFMylation, activating translocation-associated quality control (TAQC) to degrade clogged substrates. How cells sense ribosome UFMylation to initiate TAQC is unclear. We conduct a genome-wide CRISPR-Cas9 screen to identify an uncharacterized membrane protein named SAYSD1 that facilitates TAQC. SAYSD1 associates with the Sec61 translocon and also recognizes both ribosome and UFM1 directly, engaging a stalled nascent chain to ensure its transport via the TRAPP complex to lysosomes for degradation. Like UFM1 deficiency, SAYSD1 depletion causes the accumulation of translocation-stalled proteins at the ER and triggers ER stress. Importantly, disrupting UFM1- and SAYSD1-dependent TAQC in Drosophila leads to intracellular accumulation of translocation-stalled collagens, defective collagen deposition, abnormal basement membranes, and reduced stress tolerance. Thus, SAYSD1 acts as a UFM1 sensor that collaborates with ribosome UFMylation at the site of clogged translocon, safeguarding ER homeostasis during animal development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».