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Enregistrement W4391613187 · doi:10.1002/1873-3468.14806

<scp>MATR3</scp> pathogenic variants differentially impair its cryptic splicing repression function

2024· article· en· W4391613187 sur OpenAlexafffund
Mashiat Khan, Xiao Xiao Chen, Michelle Dias, Jhune Rizsan Santos, Sukhleen Kour, Justin You, Rebekah van Bruggen, Mohieldin Youssef, Ying‐Wooi Wan, Zhandong Liu, Jill A. Rosenfeld, Qiumin Tan, Udai Bhan Pandey, Hari Krishna Yalamanchili, Jeehye Park

Notice bibliographique

RevueFEBS Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgricultural Research ServiceNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthHospital for Sick ChildrenU.S. Department of AgricultureCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Mots-clésRNA splicingBiologyPsychological repressionRNA-binding proteinGeneticsGeneExonAlternative splicingRNAContext (archaeology)Computational biologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrin-3 (MATR3) is an RNA-binding protein implicated in neurodegenerative and neurodevelopmental diseases. However, little is known regarding the role of MATR3 in cryptic splicing within the context of functional genes and how disease-associated variants impact this function. We show that loss of MATR3 leads to cryptic exon inclusion in many transcripts. We reveal that ALS-linked S85C pathogenic variant reduces MATR3 solubility but does not impair RNA binding. In parallel, we report a novel neurodevelopmental disease-associated M548T variant, located in the RRM2 domain, which reduces protein solubility and impairs RNA binding and cryptic splicing repression functions of MATR3. Altogether, our research identifies cryptic events within functional genes and demonstrates how disease-associated variants impact MATR3 cryptic splicing repression function.

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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,708

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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