Spliceosome assembly and regulation: insights from analysis of highly reduced spliceosomes
Notice bibliographique
Résumé
Premessenger RNA splicing is catalyzed by the spliceosome, a multimegadalton RNA–protein complex that assembles in a highly regulated process on each intronic substrate. Most studies of splicing and spliceosomes have been carried out in human or S. cerevisiae model systems. There exists, however, a large diversity of spliceosomes, particularly in organisms with reduced genomes, that suggests a means of analyzing the essential elements of spliceosome assembly and regulation. In this review, we characterize changes in spliceosome composition across phyla, describing those that are most frequently observed and highlighting an analysis of the reduced spliceosome of the red alga Cyanidioschyzon merolae . We used homology modeling to predict what effect splicing protein loss would have on the spliceosome, based on currently available cryo-EM structures. We observe strongly correlated loss of proteins that function in the same process, for example, in interacting with the U1 snRNP (which is absent in C. merolae ), regulation of Brr2, or coupling transcription and splicing. Based on our observations, we predict splicing in C. merolae to be inefficient, inaccurate, and post-transcriptional, consistent with the apparent trend toward its elimination in this lineage. This work highlights the striking flexibility of the splicing pathway and the spliceosome when viewed in the context of eukaryotic diversity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».