O-Glycosylated RNA Identification and Prediction by Solid-Phase Chemoenzymatic TnORNA Method and PONglyRNA Tool
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that the cell surface undergoes post-transcriptional modification by N-linked glycosylation. However, the question of whether RNA can be glycosylated by O-glycans remains to be explored. The presence of O-glycosylation in cells and tissues is indirectly revealed by the presence of O-glycans on RNAs following treatment with O-glycoproteases. To identify RNA O-glycosylation, we have developed a chemoenzymatic method for capturing and enriching O-glycosylated RNA (O-glycoRNA) using covalent immobilization on a solid support. GalNAcEXO selectively releases Tn-containing O-glycosylated RNAs (TnORNA). Following the confirmation of small RNA integrity after galactosidase oxidation and GalNAcEXO digestion, we employed this method to compare the expression of O-glycoRNAs and N-glycoRNAs in pancreatic cancer cell lines and tissues. We found that glycosylated miR-103a-3p, miR-122–5p, and miR-4492 regulate pancreatic cancer cell growth and proliferation through the PI3K-Akt pathway. In vitro assays and PDAC tissue analysis confirmed the potential regulatory roles of Tn- O -glycosylated miRNAs in pancreatic tumor growth and metastasis. Furthermore, a significant number (131) of miRNAs carrying both N- and Tn- O -glycosylation were identified, indicating the potential co-occurrence of N-linked and O-linked glycosylation on small RNAs. We have also developed PONglyRNA, an online bioinformatic tool for the prediction of glycosylated RNAs, which showed competitive performance in validation tests and potentials in improving glycosylation site prediction ( http://ponglyrna.797000.xyz:8880/ ). In conclusion, this study establishes robust experimental and computational tools for identifying O-linked glycoRNAs. Additionally, it uncovers the novel role of glycosylation in PDAC development and progression through altered glycosylation of oncogenic miRNAs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».