Testing the interaction of HEPN domain of Sacsin with RNA through experimental and computational efforts
Notice bibliographique
Résumé
Autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay, or ARSACS, is a neurodegenerative disorder whose symptoms appear in childhood and is caused by point mutations in the SACS gene (13q11), which encodes the Sacsin protein. Sacsin includes a HEPN domain, which shares structural similarity with the HEPN domains of other known RNA-binding proteins. Notably, individuals with a single missense mutation in this domain exhibit symptoms comparable to those of other ARSACS patients, indicating that altered RNA-binding abilities may play a role in the disease’s pathogenesis. We are investigating the RNA-binding properties of the HEPN domain. With the help of bioinformatic tools RNAA and RNAB, were selected based on their predicted higher (A) and lower (B) affinity for the HEPN domain, respectively. Their interaction with HEPN was analyzed via intrinsic fluorescence, circular dichroism (CD), and size-exclusion chromatography (SEC). Here we present the results of these experiments as well as GST-pulldown assays that confirmed the ability of HEPN to selectively bind to RNAs. We also show the modelling efforts to investigate the interaction of HEPN (monomer and dimer) with short RNA sequences. We used Alphafold3 and Nufold to predict the structure of isolated RNA sequences and of HEPN-RNA complexes (Alphafold3 only). Notwithstanding the difficulty in predicting RNA 3D structures with currently available computational tools, we found a suggestion of a specific interaction at the monomer-monomer interface of the HEPN dimer. We also performed Molecular Dynamics simulations of the HEPN, HEPN dimer and of complexes with strongly and weakly interacting RNA sequences. We plan to design a pipeline of machine learning and traditional tools to explore a wider space of RNA sequences to retrieve stronger and more specific RNA binders of HEPN.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,021 |
| Communication savante | 0,005 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».