SRSF12 is a primate-specific splicing factor that induces a tissue-specific gene expression program
Notice bibliographique
Résumé
Alternative splicing expands proteomic diversity and is tightly regulated by splicing factors, including the serine/arginine-rich (SR) protein family. Here, we analyze the poorly characterized protein SRSF12. Although SRSF12 is conserved across vertebrates, it is poorly expressed in most mammals, and we find that SRSF12 knockout mice do not display overt physiological or transcriptomic alterations. In contrast, SRSF12 is more highly expressed in primates where it is predominantly transcribed in the testes, oocytes, and brain. SRSF12 co-localizes with other splicing components to nuclear speckles and interacts with core splicing factors in cultured human cells. Strikingly, ectopic expression of SRSF12 in human cells induces widespread transcriptional changes, activating meiosis-, testis- and brain-specific genes. SRSF12 overexpression also leads to mitotic arrest and cell death, phenotypes that require both its structured RNA recognition motif and intrinsically disordered arginine/serine-rich C-terminal domain. Together, our results suggest that SRSF12 has evolved primate-specific expression to regulate testis- and brain-specific genes.
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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) | 0,002 | 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 ».