Systematic mRNA interactome analysis reconceptualizes translational quiescence in bovine sperm
Notice bibliographique
Résumé
Ejaculated mammalian sperm must undergo a series of biochemical changes called capacitation to gain fertilizing competence. Mounting evidence on protein synthesis during capacitation contradicts the widely accepted dogma of translational quiescence in sperm. However, mechanisms regulating mRNA translation in sperm is ambiguous, necessitating elucidation and understanding its role in enabling fertilizing competence. Here, we perform proteome analysis from bovine sperm and identify proteins involved in translation, encompassing initiation and elongation factors, ribosomal proteins, tRNA synthetase, ligase, and RNA-binding proteins (RBPs) involved in mRNA export, degradation, and binding. We further explore the mRNA-binding activity of RBPs during capacitation, identifying 48 RBPs; 13 and 8 RBPs were exclusive to fresh-uncapacitated and capacitation groups, respectively, with an overlap of 27 RBPs present in both groups. Interestingly, cytoskeletal proteins and metabolic enzymes associate differentially with mRNAs during capacitation. Since phosphorylation is a known regulatory mechanism dynamically modulating RBPs' interactions with mRNAs, we performed sperm phosphoproteome analysis, revealing few RBPs to phosphorylate during capacitation. These observations suggest that RNA-binding functions of these proteins are coupled with capacitation-associated phosphorylation events, enabling concomitant protein synthesis and fertilizing competence in sperm. These findings will assist in elucidating translational regulation of mRNA in sperm and advancing our knowledge in regulation of male fertility.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».