Phase separation of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein with TDP-43 is dependant on C-terminus domains
Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV-2 nucleocapsid protein (N protein) is critical to viral replication by undergoing liquid-liquid phase separation to seed the formation of a ribonucleoprotein (RNP) complex to drive viral genomic RNA (gRNA) translation and in also suppressing both stress granules and processing bodies which is postulated to increase uncoated gRNA availability. The N protein can also form biomolecular condensates with a broad range of host endogenous proteins including RNA binding proteins (RBPs). Amongst these RBPs are proteins that are associated with pathological neuronal and glial cytoplasmic inclusions across several adult-onset neurodegenerative disorders, including TAR DNA binding protein 43 kDa (TDP-43) which forms pathological inclusions in over 95% of amyotrophic lateral sclerosis cases. In this study, we demonstrate that the N protein can form biomolecular condensates with TDP-43 and that this is dependant on the N protein C-terminus domain (N-CTD) and the intrinsically disordered C-terminus domain of TDP-43. This process is markedly accelerated in the presence of RNA. In silico modelling suggests that the biomolecular condensate that formed in the presence of RNA is composed of a N protein quadriplex in which the intrinsically disordered TDP-43 C terminus domain is incorporated.
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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 ».