Sorting and packaging of RNA into extracellular vesicles shape intracellular transcript levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Extracellular vesicles (EVs) are released by nearly every cell type and have attracted much attention for their ability to transfer protein and diverse RNA species from donor to recipient cells. Much attention has been given so far to the features of EV short RNAs such as miRNAs. However, while the presence of mRNA and long noncoding RNA (lncRNA) transcripts in EVs has also been reported by multiple different groups, the properties and function of these longer transcripts have been less thoroughly explored than EV miRNA. Additionally, the impact of EV export on the transcriptome of exporting cells has remained almost completely unexamined. Here, we globally investigate mRNA and lncRNA transcripts in endothelial EVs in multiple different conditions. Results In basal conditions, long RNA transcripts enriched in EVs have longer than average half-lives and distinctive stability-related sequence and structure characteristics including shorter transcript length, higher exon density, and fewer 3′ UTR A/U-rich elements. EV-enriched long RNA transcripts are also enriched in HNRNPA2B1 binding motifs and are impacted by HNRNPA2B1 depletion, implicating this RNA-binding protein in the sorting of long RNA to EVs. After signaling-dependent modification of the cellular transcriptome, we observed that, unexpectedly, the rate of EV enrichment relative to cells was altered for many mRNA and lncRNA transcripts. This change in EV enrichment was negatively correlated with intracellular abundance, with transcripts whose export to EVs increased showing decreased abundance in cells and vice versa. Correspondingly, after treatment with inhibitors of EV secretion, levels of mRNA and lncRNA transcripts that are normally highly exported to EVs increased in cells, indicating a measurable impact of EV export on the long RNA transcriptome of the exporting cells. Compounds with different mechanisms of inhibition of EV secretion affected the cellular transcriptome differently, suggesting the existence of multiple EV subtypes with different long RNA profiles. Conclusions We present evidence for an impact of EV physiology on the characteristics of EV-producing cell transcriptomes. Our work suggests a new paradigm in which the sorting and packaging of transcripts into EVs participate, together with transcription and RNA decay, in controlling RNA homeostasis and shape the cellular long RNA abundance profile.
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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 | 0,001 | 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 ».