Processing activity of the miRNA maturation endonucleases Drosha and Dicer toward let-7 substrates
Bibliographic record
Abstract
La famille des microARN (miARN) let-7 comprend treize membres qui jouent des rôles critiques dans de nombreux processus biologiques, notamment la différenciation et le développement cellulaires. Plus spécifiquement, ils fonctionnent comme des suppresseurs de tumeurs en ciblant plusieurs oncogènes. La dérégulation des niveaux de miARN let-7 a été associée à diverses maladies humaines, y compris des cancers et des troubles neurodégénératifs. Il est bien établi que Drosha et Dicer, appartenant à la famille des RNases III, sont deux enzymes clés de la voie de maturation des miARN, et qu'un traitement défectueux par ces endoribonucléases pourrait affecter l'expression des gènes. Au cours des dix dernières années, plusieurs recherches ont permis d'identifier les caractéristiques structurales de l'ARN et les protéines qui régulent la voie de maturation des miARN. Cependant, les détails moléculaires menant à la régulation des niveaux d’expression des miARN nécessitent des investigations supplémentaires. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier l'activité de clivage in vitro des endoribonucléases Drosha et Dicer envers leurs substrats let-7, en se concentrant sur la façon dont diverses caractéristiques de séquence et de structure affectent leurs activités. Tout d'abord, un criblage structural de type SHAPE suivi d'investigations thermodynamiques et cinétiques détaillées pour les treize pré-miARN de la famille let-7 ont été réalisés avec une enzyme Dicer purifiée in vitro. Cette étude a révélé que malgré les différences structurales des membres de la famille let-7, Dicer ne discrimine pas entre ses substrats, y compris les pré-miARN avec une extension de 1-nt et 2-nt à leur extrémité 3'. L'ensemble de ces travaux met en évidence la remarquable promiscuité de Dicer vis-à-vis divers pré-miARN de la famille let-7. Deuxièmement, le mécanisme enzymatique du clivage du pré-let-7a-1 a été examiné. Les résultats de la cinétique de l'état stable, de l'état pré-stable et de l'impulsion-chase sont conformes à l'opinion dominante, soutenue par de récentes structures de cryo-EM, selon laquelle le ou les changements de conformation d'un complexe enzyme-substrat dans une conformation catalytiquement productive sont importants pour l'activité de clivage. Troisièmement, nous avons étudié la séquence et les déterminants structuraux du clivage du pri-let-7 par le complexe microprocesseur (MP) composé de Drosha et de son partenaire obligatoire DGCR8. Sur la base d'études de clivage de plusieurs substrats pri-let-7 avec un complexe MP reconstitué in vitro, il a été constaté que le clivage du pri-let-7g donne des produits multiples. En utilisant des variantes de pri-let-7g, il a été révélé qu'un élément structural conservé de pri-let-7g favorise un clivage improductif, peut-être en raison du clivage de son substrat par la MP dans l'orientation inverse. Cette étude fournit un cadre pour des investigations futures dans l'étude du clivage de pri-let-7g par Drosha et éventuellement l'identification de nouveaux mécanismes de régulation. Dans l'ensemble, nos résultats donnent un aperçu de la façon dont les caractéristiques structurales des pri-miARN et des pré-miARN de la famille let-7 modulent le traitement par Drosha et Dicer et ouvrent la voie à de futures études visant à examiner le rôle des facteurs protéiques dans la régulation de la maturation des miARN let-7.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".