The EDC4‐XRN1 interaction controls P‐body dynamics to link mRNA decapping with decay
Notice bibliographique
Résumé
Deadenylation-dependent mRNA decapping and decay is the major cytoplasmic mRNA turnover pathway in eukaryotes. Many mRNA decapping and decay factors are associated with each other via protein-protein interaction motifs. For example, the decapping enzyme DCP2 and the 5'-3' exonuclease XRN1 interact with the 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 granules that are often enriched with mRNAs targeted for decay, yet paradoxically are not required for mRNA decay to occur. Here, we show that disrupting the EDC4-XRN1 interaction or altering their stoichiometry inhibits mRNA decapping, with microRNA-targeted mRNAs being stabilized in a translationally repressed state. Importantly, we demonstrate that this concomitantly leads to larger P-bodies that are responsible for preventing mRNA decapping. Finally, we demonstrate that P-bodies support cell viability and prevent stress granule formation 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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».