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Enregistrement W4400522072 · doi:10.1021/jacs.4c06530

Phase Separation Modulates the Thermodynamics and Kinetics of RNA Hybridization

2024· article· en· W4400522072 sur OpenAlexafffund
Atul Rangadurai, Lisa Ruetz, Rashik Ahmed, Kristen Lo, Martin Tollinger, Julie D. Forman‐Kay, Christoph Kreutz, Lewis E. Kay

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftCanadian Institutes of Health ResearchAustrian Science Fund
Mots-clésChemistryKineticsThermodynamicsPhase (matter)RNAOrganic chemistryBiochemistryPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomolecular condensates can influence cellular function in a number of ways, including by changing the structural dynamics and conformational equilibria of the molecules partitioned within them. Here we use methyl transverse relaxation optimized spectroscopy (methyl-TROSY) NMR in conjunction with 2′- O -methyl labeling of RNA to characterize the thermodynamics and kinetics of RNA–RNA base pairing in condensates formed by the C-terminal intrinsically disordered region of CAPRIN1, an RNA-binding protein involved in RNA transport, translation, and stability. CAPRIN1 condensates destabilize RNA–RNA base pairing, resulting from a ∼270-fold decrease and a concomitant ∼15-fold increase in the on- and off-rates for duplex formation, respectively. The ∼30-fold slower diffusion of RNA single strands within the condensed phase partially accounts for the reduced on-rate, but the further ∼9-fold reduction likely reflects shedding of CAPRIN1 chains that are interacting with the RNA prior to hybridization. Our study emphasizes the important role of protein solvation in modulating nucleic acid recognition processes inside condensates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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