Defining substrate specificities of human <scp>RNA</scp> capping methyltransferases through quantitative assessment of independent yet cooperative activities
Notice bibliographique
Résumé
Human RNA capping is critical for mRNA splicing, protection of RNA from 5' exonucleases in the cytoplasm, and targeting to the ribosome. Human RNMT, CMTR1, and CMTR2 are RNA methyltransferases involved in the RNA capping process. They play a significant role in the proliferation and differentiation of embryonic stem cells and have been implicated in cancer. Substrate specificities of human RNA capping methyltransferases have been somewhat explored in a few studies. Here, we report on a comprehensive, systematic, and quantitative assessment of their substrate specificities along with SARS-CoV-2 counterparts, nsp14 and nsp16. We discovered novel cooperative activities of human enzymes. We designed and synthesized various RNA substrates with defined patterns of methylation to systematically assess the dependency or cooperativity of their activities using radiometric assays followed by mass spectrometry to verify RNA methylation status. We have tested all five enzymes in parallel against these substrates and determined kinetic parameters. Our data not only indicate that the catalytic activities of human RNMT, CMTR1, and CMTR2 are distinct and nonoverlapping, but also provide a novel quantitative assessment of their activities, indicating how and to what extent these proteins affect each other's function. Unlike nsp14 and nsp16, their functions are not necessarily sequential, but show significant cooperativity. Altogether, our data provide a comprehensive understanding of substrate specificities of human RNA capping methyltransferases, enabling the development of potential future anticancer therapeutics and assessment of antiviral therapeutics' selectivity.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».