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Enregistrement W4412491235 · doi:10.1126/science.ado2403

Polyglycine-mediated aggregation of FAM98B disrupts tRNA processing in GGC repeat disorders

2025· article· en· W4412491235 sur OpenAlexaff
Jason Yang, Yunhan Xu, David R. Ziehr, Martin S. Taylor, Max L. Valenstein, Evgeni M. Frenkel, Jack R. Bush, Kate Rutter, Igor Stevanovski, Charlie Y. Shi, Maheswaran Kesavan, Ricardo Mouro Pinto, Ira W. Deveson, David P. Bartel, David M. Sabatini, Raghu R. Chivukula

Notice bibliographique

RevueScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésTransfer RNARNA splicingGlycineProteomeRNA-binding proteinChemistryBiologyBiochemistryCell biologyGeneticsRNAAmino acidGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggregation-prone polyglycine-containing proteins produced from expanded GGC repeats are implicated in an emerging family of neurodegenerative disorders. In this study, we showed that polyglycine itself forms aggregates that incorporate endogenous glycine-rich proteins, including FAM98B, a component of the transfer RNA (tRNA) ligase complex (tRNA-LC) that harbors the most glycine-rich sequence in the human proteome. Through this glycine-rich intrinsically disordered region (IDR), polyglycine sequesters and depletes the tRNA-LC, disrupting tRNA processing. Accordingly, patient tissues revealed aggregate-associated FAM98B depletion and accumulation of aberrant tRNA splicing intermediates. Furthermore, Fam98b depletion in adult mice caused progressive motor coordination deficits and hindbrain pathology. Our data suggest that the FAM98B glycine-rich IDR mechanistically links previously disparate neurodegenerative disorders of protein aggregation and tRNA processing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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