Identifying cellular RNA-binding proteins during infection uncovers a role for MKRN2 in influenza mRNA trafficking
Notice bibliographique
Résumé
Utilisation of RNA-binding proteins (RBPs) is an important aspect of post-transcriptional regulation of viral RNA. Viruses such as influenza A viruses (IAV) interact with RBPs to regulate processes including splicing, nuclear export and trafficking, while also encoding RBPs within their genomes, such as NP and NS1. But with almost 1000 RBPs encoded within the human genome it is still unclear what role, if any, many of these proteins play during viral replication. Using the RNA interactome capture (RIC) technique, we isolated RBPs from IAV infected cells to unravel the RBPome of mRNAs from IAV infected human cells. This led to the identification of one particular RBP, MKRN2, that associates with and positively regulates IAV mRNA. Through further validation, we determined that MKRN2 is involved in the nuclear-cytoplasmic trafficking of IAV mRNA potentially through an association with the RNA export mediator GLE1. In the absence of MKRN2, IAV mRNAs accumulate in the nucleus of infected cells, which may lead to their degradation by the nuclear RNA exosome complex. MKRN2, therefore, appears to be required for the efficient nuclear export of IAV mRNAs in human cells.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».