Identification and Characterization of Novel snRNA Processing Regulators in C. elegans
Notice bibliographique
Résumé
Splicing of messenger RNA is a hallmark of eukaryotic cells. snRNA molecules are critical for precise splicing as they recognize and target the spliceosome to specific sequences of precursor mRNA that require splicing. The Integrator complex has been implicated in the processing and maturation of these snRNA molecules. Perturbations to splicing can have deleterious consequences, leading to various human diseases including cancer. Using the model organism C. elegans I identified several novel snRNA processing regulators. In Chapter 2, using a reverse genetic screen I found that the Argonaute CSR-1 plays a pivotal role in snRNA processing. Loss of CSR-1 caused increased levels of snRNA misprocessing that was dependent on the catalytic activity of the CSR-1b isoform. RNA-seq studies revealed the transcriptome is altered similarly during both CSR-1 or INTS-4 knockdown, indicating these proteins affect similar biological pathways. Additionally, members of the nuclear pore complex NPP-1, NPP-3, and NPP-6 were also confirmed to cause snRNA misprocessing through qPCR analysis. In Chapter 3 I isolated additional snRNA processing regulators through a forward genetic screen and determined to which degree they cause misprocessing. SNP mapping identified mutations in rde-11, rde-1, sago-2, and rsd-2, all components of the RNAi pathway, causing snRNA misprocessing. Complementation analysis confirmed the identified mutations were causing the misprocessing defect. Finally, in Chapter 3, I examined the effects these novel regulators have on maintaining a normal lifespan. The catalytic activity of CSR-1b was found to be essential in promoting a healthy lifespan. Depletion of any of the RNAi components identified in Chapter 2 all caused decreases in average lifespan, as did the majority of nuclear pore proteins. Overall these results highlight the importance of transcriptome regulation and integrity in maintaining a healthy lifespan.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».