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Enregistrement W4366292937 · doi:10.1101/2023.04.17.537126

RNA editing of AZIN1 coding sites is catalyzed by ADAR1 p150 after splicing

2023· preprint· en· W4366292937 sur OpenAlexfundno aff
Yanfang Xing, Taisuke Nakahama, Yuke Wu, Maal Inoue, Jung In Kim, Hiroyuki Todo, Toshiharu Shibuya, Yuki Kato, Yukio Kawahara

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsAstellas Foundation for Research on Metabolic DisordersSenri Life Science FoundationAstellas PharmaJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Intractable Diseases Research FoundationJapan Agency for Medical Research and DevelopmentUehara Memorial FoundationTakeda Science Foundation
Mots-clésRNA editingADARRNA splicingIntronBiologyRNAExonRNA silencingMessenger RNAMolecular biologyCoding regionCell biologyGeneticsGeneRNA interference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adenosine-to-inosine RNA editing is catalyzed by nuclear ADAR1 p110 and ADAR2, and cytoplasmic ADAR1 p150 in mammals, all of which recognize double-stranded RNAs (dsRNAs) as targets. Although its frequency is quite rare, RNA editing occurs in coding regions, which alters protein functions by exchanging amino acid sequences, and is therefore physiologically significant. In general, such coding sites are edited by ADAR1 p110 and ADAR2 prior to splicing, given that the corresponding exon forms a dsRNA structure with an adjacent intron. We previously found that RNA editing at two coding sites of antizyme inhibitor 1 (AZIN1) is sustained in Adar1 p110/Aadr2 double knockout mice. However, the molecular mechanisms underlying RNA editing of AZIN1 remain unknown. Here, we showed that Azin1 editing levels were increased upon type I interferon treatment, which activated Adar1 p150 transcription, in mouse Raw264.7 cells. Azin1 RNA editing was observed in mature mRNA but not precursor mRNA. Furthermore, we revealed that the two coding sites were editable only by ADAR1 p150 in both mouse Raw264.7 and human HEK293T cells. This unique editing was achieved by forming a dsRNA structure with a downstream exon after splicing and the intervening intron suppressed RNA editing. Therefore, deletion of a nuclear export signal from ADAR1 p150, shifting its localization to the nucleus, decreased Azin1 editing levels. Finally, we demonstrated that Azin1 RNA editing was completely absent in Adar1 p150 knockout mice. Thus, these findings indicate that RNA editing of AZIN1 coding sites is exceptionally catalyzed by ADAR1 p150 after splicing.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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