Conserved role of hnRNPL in alternative splicing of epigenetic modifiers enables B cell activation
Notice bibliographique
Résumé
The multifunctional RNA-binding protein hnRNPL is implicated in antibody class switching but its broader function in B cells is unknown. Here, we show that hnRNPL is essential for B cell activation, germinal center formation, and antibody responses. Upon activation, hnRNPL-deficient B cells show proliferation defects and increased apoptosis. Comparative analysis of RNA-seq data from activated B cells and another eight hnRNPL-depleted cell types reveals common effects on MYC and E2F transcriptional programs required for proliferation. Notably, while individual gene expression changes are cell type specific, several alternative splicing events affecting histone modifiers like KDM6A and SIRT1, are conserved across cell types. Moreover, hnRNPL-deficient B cells show global changes in H3K27me3 and H3K9ac. Epigenetic dysregulation after hnRNPL loss could underlie differential gene expression and upregulation of lncRNAs, and explain common and cell type-specific phenotypes, such as dysfunctional mitochondria and ROS overproduction in mouse B cells. Thus, hnRNPL is essential for the resting-to-activated B cell transition by regulating transcriptional programs and metabolism, at least in part through the alternative splicing of several histone modifiers.
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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 ».