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Enregistrement W4365135462 · doi:10.1083/jcb.202206061

SIR telomere silencing depends on nuclear envelope lipids and modulates sensitivity to a lysolipid

2023· article· en· W4365135462 sur OpenAlexafffund
Maria Laura Sosa Ponce, Mayrene Horta Remedios, Sarah Moradi‐Fard, Jennifer A. Cobb, Vanina Zaremberg

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cell Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésBiologyTelomereGene silencingEnvelope (radar)Cell biologySensitivity (control systems)GeneticsDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nuclear envelope (NE) is important in maintaining genome organization. The role of lipids in communication between the NE and telomere regulation was investigated, including how changes in lipid composition impact gene expression and overall nuclear architecture. Yeast was treated with the non-metabolizable lysophosphatidylcholine analog edelfosine, known to accumulate at the perinuclear ER. Edelfosine induced NE deformation and disrupted telomere clustering but not anchoring. Additionally, the association of Sir4 at telomeres decreased. RNA-seq analysis showed altered expression of Sir-dependent genes located at sub-telomeric (0-10 kb) regions, consistent with Sir4 dispersion. Transcriptomic analysis revealed that two lipid metabolic circuits were activated in response to edelfosine, one mediated by the membrane sensing transcription factors, Spt23/Mga2, and the other by a transcriptional repressor, Opi1. Activation of these transcriptional programs resulted in higher levels of unsaturated fatty acids and the formation of nuclear lipid droplets. Interestingly, cells lacking Sir proteins displayed resistance to unsaturated-fatty acids and edelfosine, and this phenotype was connected to Rap1.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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