RNA tailing machinery drives amyloidogenic phase transition
Notice bibliographique
Résumé
The RNA tailing machinery adds nucleotides to the 3'-end of RNA molecules that are implicated in various biochemical functions, including protein synthesis and RNA stability. Here, we report a role for the RNA tailing machinery as enzymatic modifiers of intracellular amyloidogenesis. A targeted RNA interference screen identified Terminal Nucleotidyl-transferase 4b (TENT4b/Papd5) as an essential participant in the amyloidogenic phase transition of nucleoli into solid-like Amyloid bodies. Full-length-and-mRNA sequencing uncovered starRNA, a class of unusually long untemplated RNA molecules synthesized by TENT4b. StarRNA consists of short rRNA fragments linked to long, linear mixed tails that operate as polyanionic stimulators of amyloidogenesis in cells and in vitro. Ribosomal intergenic spacer noncoding RNA (rIGSRNA) recruit TENT4b in intranucleolar foci to coordinate starRNA synthesis driving their amyloidogenic phase transition. The exoribonuclease RNA Exosome degrades starRNA and functions as a general suppressor of cellular amyloidogenesis. We propose that amyloidogenic phase transition is under tight enzymatic control by the RNA tailing and exosome axis.
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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 | 0,001 |
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 ».