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. Although P‐bodies are highly concentrated in mRNA decay factors, P‐bodies are surprisingly not required for mRNA decay to occur. Here, P‐bodies are shown to inhibit mRNA decapping and to promote mRNA translational inhibition when the 5′–3′ decay pathway is disrupted. P‐bodies remodel when the 5′–3′ exonuclease XRN1 becomes limiting to inhibit the decapping of P‐body‐enriched mRNAs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».