HENMT1 restricts endogenous retrovirus activity by methylation of 3’-tRNA fragments
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Long terminal repeat (LTR) retroelements such as endogenous retroviruses (ERVs) utilize host tRNA as a primer for reverse transcription, and are thus susceptible to silencing by small RNAs derived from the 3′-end of mature tRNAs (3′-tRFs). Rigorous quantification reveals that 3’-tRF amounts are not directly proportional to tRNA levels, instead, 3’-tRFs of specific isodecoder tRNAs are highly enriched in a pattern conserved between mouse and human. We found that 3’-tRFs are 2’-O methylated by the small RNA methyltransferase HENMT1 protecting them from degradation and promoting ERV silencing. In the absence of HENMT1, 3’-tRFs are subjected to non-templated tailing by the terminal nucleotidyltransferases TUT4 and TENT2 that regulate small RNA turnover. Due to the perfect sequence complementarity of 3’-tRFs to endogenous retroviral sequences, they have thousands of targets in mammalian genomes. We conducted a massively parallel reporter assay using Mus musculus particle type D , a highly active murine ERV, to determine target site rules for 3’-tRFs. Our results suggest that HENMT1 not only stabilizes germline integrity but also serves transposon control by 3’-tRFs in the soma.
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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 ».