The EDC4-XRN1 axis controls P-body dynamics to link mRNA decapping with decay
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Deadenylation-dependent mRNA decapping and decay is the major cytoplasmic mRNA turnover pathway in eukaryotes. Many mRNA decapping and decay factors associate with each other via protein-protein interaction motifs. For example, the decapping enzyme DCP2 and the 5’-3’ exoribonuclease XRN1 interact with enhancer of mRNA decapping protein 4 (EDC4), a large scaffold that has been reported to stimulate mRNA decapping. mRNA decapping and decay factors are also found in processing bodies (P-bodies), evolutionarily conserved ribonucleoprotein (RNP) granules that are often enriched with mRNAs targeted for decay, such as microRNA (miRNA)-targeted mRNAs, yet paradoxically are not required for mRNA decay to occur. In this study, we show that disrupting the interaction between XRN1 and EDC4 or altering their stoichiometry leads to an inhibition of mRNA decapping, with miRNA-targeted mRNAs being stabilized in a translationally repressed state. Importantly, we demonstrate that this concomitantly leads to larger P-bodies that are directly responsible for preventing mRNA decapping under these conditions. Finally, we demonstrate that P-bodies act to support cell viability and prevent stress granule formation under conditions when XRN1 is limiting. Taken together, these data demonstrate that the interaction between XRN1 and EDC4 regulates P-body dynamics to properly coordinate mRNA decapping with 5’-3’ decay in human cells. HIGHLIGHTS XRN1-EDC4 interaction couples mRNA decapping with mRNA decay. Disrupting XRN1-EDC4 contact generates larger P-bodies that, in turn, inhibit decapping. P-bodies support cellular fitness in the absence of XRN1.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».