METTL4 METHYLTRANSFERASE ACTIVITY IS ESSENTIAL FOR MAINTAINING OPTIMAL SPLICING EFFICIENCY IN HeLa S3 CELLS

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Methyltransferases that modify spliceosomal small nuclear RNAs (snRNAs) play an important role in the cell, ensuring the correct maturation of snRNAs, which, in turn, is necessary for the optimal functioning of the spliceosome. In this work, we studied the enzyme METTL4, which performs N6-methylation of 2′-O-methyladenosine at position 30 of U2 snRNA. The function of both the protein and the modification in splicing is currently unclear. We showed that inactivation of METTL4 gene in HeLa S3 cells results in significant change in alternative splicing, a general slowing of splicing and accumulation of introns. In cells without METTL4, the expression of genes associated with the maturation of ribosomal RNA is decreased, and in the nuclei of these cells the number of coilin-positive structures, most likely Cajal bodies, is reduced.

About the authors

A. K Bolikhova

Center for Molecular and Cellular Biology, Skolkovo Institute of Science and Technology; Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University; Lomonosov Moscow State University

Email: anastasia_b7@mail.ru
121205 Skolkovo, Russia; 119991 Moscow, Russia

A. I Buyan

Lomonosov Moscow State University; Institute of Protein Research, Russian Academy of Sciences

119991 Moscow, Russia; 142290 Pushchino, Moscow Region, Russia

M. A Khokhlova

Center for Molecular and Cellular Biology, Skolkovo Institute of Science and Technology; Lomonosov Moscow State University

121205 Skolkovo, Russia; 119991 Moscow, Russia

S. S Mariasina

Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University; Lomonosov Moscow State University; Research and Educational Resource Center "Pharmacy", RUDN University

119991 Moscow, Russia; 117198 Moscow, Russia

A. R Izzi

Center for Molecular and Cellular Biology, Skolkovo Institute of Science and Technology; Lomonosov Moscow State University

121205 Skolkovo, Russia; 119991 Moscow, Russia

A. Y Rudenko

Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University

119991 Moscow, Russia

M. V Serebryakova

Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University

119991 Moscow, Russia

A. M Mazur

Institute of Bioengineering, Research Center of Biotechnology of the Russian Academy of Sciences

119071 Moscow, Russia

O. A Dontsova

Center for Molecular and Cellular Biology, Skolkovo Institute of Science and Technology; Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University; Lomonosov Moscow State University; Shennyakin-Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry

121205 Skolkovo, Russia; 119991 Moscow, Russia; 117997 Moscow, Russia

P. V Sergiev

Center for Molecular and Cellular Biology, Skolkovo Institute of Science and Technology; Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University; Lomonosov Moscow State University

121205 Skolkovo, Russia; 119991 Moscow, Russia

References

  1. Jiang, X., Liu, B., Nie, Z., Duan, L., Xiong, Q., Jin, Z., Yang, C., and Chen, Y. (2021) The role of m6A modification in the biological functions and diseases, Signal Transduct. Target. Ther., 6, 74, https://doi.org/10.1038/s41392-020-00450-x.
  2. Boo, S. H., and Kim, Y. K. (2020) The emerging role of RNA modifications in the regulation of mRNA stability, Exp. Mol. Med., 52, 400-408, https://doi.org/10.1038/s12276-020-0407-z.
  3. Suzuki, T. (2021) The expanding world of tRNA modifications and their disease relevance, Nat. Rev. Mol. Cell Biol., 22, 375-392, doi.org/10.1038/s41580-021-00342-0.
  4. Sergiev, P. V., Aleksashin, N. A., Chugunova, A. A., Polikanov, Y. S., and Dontsova, O. A. (2018) Structural and evolutionary insights into ribosomal RNA methylation, Nat. Chem. Biol., 14, 226-235, https://doi.org/10.1038/nchembio.2569.
  5. Kazimierczyk, M., and Wrzesinski, J. (2021) Long non-coding RNA epigenetics, Int. J. Mol. Sci., 22, 6166, https://doi.org/10.3390/IJMS22116166.
  6. Morais, P., Adachi, H., and Yu, Y. T. (2021) Spliceosomal snRNA epitranscriptomics, Front. Genet., 12, 652129, https://doi.org/10.3389/FGENE.2021.652129/XML.
  7. Louloupi, A., Ntini, E., Conrad, T., and Ørom, U. A. V. (2018) Transient N-6-methyladenosine transcriptome sequencing reveals a regulatory role of m6A in splicing efficiency, Cell. Rep., 23, 3429-3437, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2018.05.077.
  8. Wang, X., Zhao, B. S., Roundtree, I. A., Lu, Z., Han, D., Ma, H., Weng, X., Chen, K., Shi, H., and He, C. (2015) N6-methyladenosine modulates messenger RNA translation efficiency, Cell, 161, 1388-1399, https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.05.014.
  9. Wang, X., Lu, Z., Gomez, A., Hon, G. C., Yue, Y., Han, D., Fu, Y., Parisien, M., Dai, Q., Jia, G., Ren, B., Pan, T., and He, C. (2013) N6-methyladenosine-dependent regulation of messenger RNA stability, Nature, 505, 117-120, https://doi.org/10.1038/nature12730.
  10. Peng, H., Chen, B., Wei, W., Guo, S., Han, H., Yang, C., Ma, J., Wang, L., Peng, S., Kuang, M., and Lin, S. (2022) N6-methyladenosine (m6A) in 18S rRNA promotes fatty acid metabolism and oncogenic transformation, Nat. Metab., 4, 1041-1054, https://doi.org/10.1038/s42255-022-00622-9.
  11. Ma, H., Wang, X., Cai, J., Dai, Q., Natchiar, S. K., Lv, R., Chen, K., Lu, Z., Chen, H., Shi, Y. G., Lan, F., Fan, J., Klaholz, B. P., Pan, T., Shi, Y., and He, C. (2019) N 6-Methyladenosine methyltransferase ZCCHC4 mediates ribosomal RNA methylation, Nat. Chem. Biol., 15, 88-94, https://doi.org/10.1038/S41589-018-0184-3.
  12. Warda, A. S., Kretschmer, J., Hackert, P., Lenz, C., Urlaub, H., Höbartner, C., Sloan, K. E., and Bohnsack, M. T. (2017) Human METTL16 is a N6‐methyladenosine (m6A) methyltransferase that targets pre-mRNAs and various non-coding RNAs, EMBO Rep., 18, 2004-2014, https://doi.org/10.15252/EMBR.201744940.
  13. Ishigami, Y., Ohira, T., Isokawa, Y., Suzuki, Y., and Suzuki, T. (2021) A single m6A modification in U6 snRNA diversifies exon sequence at the 5′ splice site, Nat. Commun., 12, 3244, https://doi.org/10.1038/s41467-021-23457-6.
  14. Yang, Y., Hsu, P. J., Chen, Y. S., and Yang, Y. G. (2018) Dynamic transcriptomic m6A decoration: Writers, erasers, readers and functions in RNA metabolism, Cell. Res., 28, 616-624, https://doi.org/10.1038/S41422-018-0040-8.
  15. Liu, J., Yue, Y., Han, D., Wang, X., Fu, Y., Zhang, L., Jia, G., Yu, M., Lu, Z., Deng, X., Dai, Q., Chen, W., and He, C. (2014) A METTL3-METTL14 complex mediates mammalian nuclear RNA N6-adenosine methylation, Nat. Chem. Biol., 10, 93-95, https://doi.org/10.1038/nchembio.1432.
  16. Lai, J. C. Y., Hsu, K. W., and Wu, K. J. (2024) Interrogation of the interplay between DNA N6-methyladenosine (6mA) and hypoxia-induced chromatin accessibility by a randomized empirical model (EnrichShuf), Nucleic Acids Res., 52, 13605-13624, https://doi.org/10.1093/NAR/GKAE1152.
  17. Hsu, K. W., Lai, J. C., Chang, J. S., Peng, P. H., Huang, C. H., Lee, D. Y., Tsai, Y. C., Chung, C. J., Chang, H., Chang, C. H., Chen, J. L., Pang, S. T., Hao, Z., Cui, X. L., He, C., and Wu, K. J. (2022) METTL4-mediated nuclear N6-deoxyadenosine methylation promotes metastasis through activating multiple metastasis-inducing targets, Genome. Biol., 23, 249, https://doi.org/10.1186/s13059-022-02819-3.
  18. Zheng, L., Chen, X., He, X., Wei, H., Li, X., Tan, Y., Min, J., Chen, M., Zhang, Y., Dong, M., Yin, Q., Xue, M., Zhang, L., Huo, D., Jiang, H., Li, T., Li, F., Wang, X., Li, X., and Chen, H. (2025) METTL4-Mediated mitochondrial DNA N6-methyldeoxyadenosine promoting macrophage inflammation and atherosclerosis, Circulation, 151, 946-965, https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.124.069574.
  19. Sang, A., Zhang, J., Zhang, M., Xu, D., Xuan, R., Wang, S., Song, X., and Li, X. (2024) METTL4 mediated-N6-methyladenosine promotes acute lung injury by activating ferroptosis in alveolar epithelial cells, Free Radic. Biol. Med., 213, 90-101, https://doi.org/10.1016/j.freeradbiomed.2024.01.013.
  20. Van den Homberg, D. A. L., van der Kwast, R. V. C. T., Quax, P. H. A., and Nossent, A. Y. (2022) N-6-methyladenosine in vasoactive microRNAs during hypoxia; a novel role for METTL4, Int. J. Mol. Sci., 23, 1057, https://doi.org/10.3390/IJMS23031057.
  21. Chen, H., Gu, L., Orellana, E. A., Wang, Y., Guo, J., Liu, Q., Wang, L., Shen, Z., Wu, H., Gregory, R. I., Xing, Y., and Shi, Y. (2020) METTL4 is an snRNA m6Am methyltransferase that regulates RNA splicing, Cell. Res., 30, 544-547, https://doi.org/10.1038/S41422-019-0270-4.
  22. Luo, Q., Mo, J., Chen, H., Hu, Z., Wang, B., Wu, J., Liang, Z., Xie, W., Du, K., Peng, M., Li, Y., Li, T., Zhang, Y., Shi, X., Shen, W. H., Shi, Y., Dong, A., Wang, H., and Ma, J. (2022) Structural insights into molecular mechanism for N6-adenosine methylation by MT-A70 family methyltransferase METTL4, Nat. Commun., 13, 5636, https://doi.org/10.1038/s41467-022-33277-x.
  23. Gu, L., Wang, L., Chen, H., Hong, J., Shen, Z., Dhall, A., Lao, T., Liu, C., Wang, Z., Xu, Y., Tang, H. W., Chakraborty, D., Chen, J., Liu, Z., Rogulja, D., Perrimon, N., Wu, H., and Shi, Y. (2020) CG14906 (mettl4) mediates m6A methylation of U2 snRNA in Drosophila, Cell Discov., 6, 44, https://doi.org/10.1038/s41421-020-0178-7.
  24. Sendinc, E., and Shi, Y. (2023) RNA m6A methylation across the transcriptome, Mol. Cell., 83, 428-441, https://doi.org/10.1016/j.molcel.2023.01.006.
  25. Van der Feltz, C., and Hoskins, A. A. (2019) Structural and functional modularity of the U2 snRNP in pre-mRNA splicing, Crit. Rev. Biochem. Mol. Biol., 54, 443-465, https://doi.org/10.1080/10409238.2019.1691497.
  26. Karunatilaka, K. S., and Rueda, D. (2014) Post-transcriptional modifications modulate conformational dynamics in human U2-U6 snRNA complex, RNA, 20, 16-23, https://doi.org/10.1261/RNA.041806.113.
  27. Goh, Y. T., Koh, C. W. Q., Sim, D. Y., Roca, X., and Goh, W. S. S. (2020) METTL4 catalyzes m6Am methylation in U2 snRNA to regulate pre-mRNA splicing, Nucleic Acids Res., 48, 9250-9261, https://doi.org/10.1093/nar/gkaa684.
  28. Ran, F. A., Hsu, P. D., Wright, J., Agarwala, V., Scott, D. A., and Zhang, F. (2013) Genome engineering using the CRISPR-Cas9 system, Nat. Protoc., 8, 2281-2308, https://doi.org/10.1038/nprot.2013.143.
  29. Laptev, I., Shvetsova, E., Levitskii, S., Serebryakova, M., Rubtsova, M., Zgoda, V., Bogdanov, A., Kamenski, P., Sergiev, P., and Dontsova, O. (2020) METTL15 interacts with the assembly intermediate of murine mitochondrial small ribosomal subunit to form m4C840 12S rRNA residue, Nucleic Acids Res., 48, 8022-8034, https://doi.org/10.1093/NAR/GKAA522.
  30. Bolikhova, A. K., Buyan, A. I., Mariasina, S. S., Rudenko, A. Y., Chekh, D. S., Mazur, A. M., Prokhortchouk, E. B., Dontsova, O. A., and Sergiev, P. V. (2024) Study of the RNA splicing kinetics via in vivo 5-EU labeling, RNA, 30, 1356-1373, https://doi.org/10.1261/rna.079937.123.
  31. Krueger, F., James, F., Ewels, P., Afyounian, E., Weinstein, M., Schuster-Boeckler, B., Hulselmans, G., sclamons (2023) FelixKrueger/TrimGalore: version 0.6.8, https://doi.org/10.5281/ZENODO.7579519.
  32. Dobin, A., Davis, C. A., Schlesinger, F., Drenkow, J., Zaleski, C., Jha, S., Batut, P., Chaisson, M., and Gingeras, T. R. (2013) STAR: Ultrafast universal RNA-seq aligner, Bioinformatics, 29, 15-21, https://doi.org/10.1093/BIOINFORMATICS/BTS635.
  33. Loveland, J. E., Mudge, J. M., Sisu, C., Wright, J. C., Armstrong, J., Barnes, I., Berry, A., Bignell, A., Boix, C., Carbonell Sala, S., Cunningham, F., Di Domenico, T., Donaldson, S., Fiddes, I. T., García Girón, C., Gonzalez, J. M., Grego, T., Hardy, M., Hourlier, T., Howe, K., Hunt, T., et al. (2021) GENCODE, Nucleic Acids Res., 49, D916-D923, https://doi.org/10.1093/NAR/GKAA1087.
  34. Liao, Y., Smyth, G. K., and Shi, W. (2019) The R package Rsubread is easier, faster, cheaper and better for alignment and quantification of RNA sequencing reads, Nucleic Acids Res., 47, e47, https://doi.org/10.1093/nar/gkz114.
  35. Danecek, P., Bonfield, J. K., Liddle, J., Marshall, J., Ohan, V., Pollard, M. O., Whitwham, A., Keane, T., McCarthy, S. A., Davies, R. M., and Li, H. (2021) Twelve years of SAMtools and BCFtools, Gigascience, 10, giab008, https://doi.org/10.1093/gigascience/giab008.
  36. Lorenzi, L., Chiu, H. S., Avila Cobos, F., Gross, S., Volders, P. J., Cannoodt, R., Nuytens, J., Vanderheyden, K., Anckaert, J., Lefever, S., Tay, A. P., de Bony, E. J., Trypsteen, W., Gysens, F., Vromman, M., Goovaerts, T., Hansen, T. B., Kuersten, S., Nijs, N., Taghon, T., Vermaelen, K., Bracke, K., Saeys, Y., Meyer, T., Deshpandeet, N., et al. (2021) The RNA Atlas expands the catalog of human non-coding RNAs, Nat. Biotechnol., 39, 1453-1465, https://doi.org/10.1038/S41587-021-00936-1.
  37. Karolchik, D., Hinrichs, A. S., Furey, T. S., Roskin, K. M., Sugnet, C. W., Haussler, D., and Kent, W. J. (2004) The UCSC table browser data retrieval tool, Nucleic Acids Res., 32, D493-D496, https://doi.org/10.1093/nar/gkh103.
  38. Quinlan, A. R., and Hall, I. M. (2010) BEDTools: A flexible suite of utilities for comparing genomic features, Bioinformatics, 26, 841-842, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq033.
  39. Mertes, C., Scheller, I. F., Yépez, V. A., Çelik, M. H., Liang, Y., Kremer, L. S., Gusic, M., Prokisch, H., and Gagneur, J. (2022) Author Correction: Detection of aberrant splicing events in RNA-seq data using FRASER, Nat. Commun., 13, 3474, https://doi.org/10.1038/S41467-022-31242-2.
  40. Subramanian, A., Kuehn, H., Gould, J., Tamayo, P., and Mesirov, J. P. (2007) GSEA-P: A desktop application for gene set enrichment analysis, Bioinformatics, 23, 3251-3253, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm369.
  41. Wang, Y., Xie, Z., Kutschera, E., Adams, J. I., Kadash-Edmondson, K. E., and Xing, Y. (2024) rMATS-turbo: an efficient and flexible computational tool for alternative splicing analysis of large-scale RNA-seq data, Nat. Protoc., 19, 1083-1104, https://doi.org/10.1038/S41596-023-00944-2.
  42. Lirussi, L., Demir, Ö., You, P., Sarno, A., Amaro, R. E., and Nilsen, H. (2021) RNA metabolism guided by RNA modifications: the role of SMUG1 in rRNA quality control, Biomolecules, 11, 1-22, 76, https://doi.org/10.3390/biom11010076.
  43. Qiu, L., Jing, Q., Li, Y., and Han, J. (2023) RNA modification: mechanisms and therapeutic targets, Mol. Biomed., 4, 25, https://doi.org/10.1186/S43556-023-00139-X.
  44. Darzacq, X., Jády, B. E., Verheggen, C., Kiss, A. M., Bertrand, E., and Kiss, T. (2002) Cajal body-specific small nuclear RNAs: a novel class of 2′-O-methylation and pseudouridylation guide RNAs, EMBO J., 21, 2746-2756, https://doi.org/10.1093/emboj/21.11.2746.
  45. Nesic, D., Tanackovic, G., and Krämer, A. (2004) A role for Cajal bodies in the final steps of U2 snRNP biogenesis, J. Cell Sci., 117, 4423-4433, https://doi.org/10.1242/jcs.01308.
  46. Staněk, D. (2017) Cajal bodies and snRNPs – friends with benefits, RNA Biol., 14, 671-679, https://doi.org/10.1080/15476286.2016.1231359.
  47. Novotný, I., Malinová, A., Stejskalová, E., Matějů, D., Klimešová, K., Roithová, A., Švéda, M., Knejzlík, Z., and Staněk, D. (2014) SART3-dependent accumulation of incomplete spliceosomal snRNPs in Cajal bodies, Cell Rep., 10, 429-440, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2014.12.030.
  48. Staněk, D. (2023) Coilin and Cajal bodies, Nucleus, 14, 2256036, https://doi.org/10.1080/19491034.2023.2256036.
  49. Casamassimi, A., and Ciccodicola, A. (2019) Transcriptional regulation: molecules, involved mechanisms, and misregulation, Int. J. Mol. Sci., 20, 1281, https://doi.org/10.3390/ijms20061281.
  50. Duchemin, A., O’Grady, T., Hanache, S., Mereau, A., Thiry, M., Wacheul, L., Michaux, C., Perpète, E., Hervouet, E., Peixoto, P., Ernst, F. G. M., Audic, Y., Dequiedt, F., Lafontaine, D. L. J., and Mottet, D. (2021) DHX15-independent roles for TFIP11 in U6 snRNA modification, U4/U6.U5 tri-snRNP assembly and pre-mRNA splicing fidelity, Nat. Commun., 12, 6648, https://doi.org/10.1038/s41467-021-26932-2.
  51. Vazquez-Arango, P., and O’Reilly, D. (2018) Variant snRNPs: new players within the spliceosome system, RNA Biol., 15, 17-25, https://doi.org/10.1080/15476286.2017.1373238.
  52. Devany, E., Park, J. Y., Murphy, M. R., Zakusilo, G., Baquero, J., Zhang, X., Hoque, M., Tian, B., and Kleiman, F. E. (2016) Intronic cleavage and polyadenylation regulates gene expression during DNA damage response through U1 snRNA, Cell Discov., 2, 16013, https://doi.org/10.1080/15476286.2017.1373238.
  53. Köhler, A., and Hurt, E. (2007) Exporting RNA from the nucleus to the cytoplasm, Nat. Rev. Mol. Cell Biol., 8, 761-773, https://doi.org/10.1038/nrm2255.
  54. Pánek, J., Roithová, A., Radivojević, N., Sýkora, M., Prusty, A. B., Huston, N., Wan, H., Pyle, A. M., Fischer, U., and Staněk, D. (2023) The SMN complex drives structural changes in human snRNAs to enable snRNP assembly, Nat. Commun., 14, 6580, https://doi.org/10.1038/s41467-023-42324-0.
  55. Zieve, G. W. (1987) Cytoplasmic maturation of the snRNAs, J. Cell Physiol., 131, 247-254, https://doi.org/10.1002/jcp.1041310215.
  56. Nizami, Z., Deryusheva, S., and Gall, J. G. (2010) The Cajal body and histone locus body, Cold Spring Harb. Perspect. Biol., 2, a000653, https://doi.org/10.1101/cshperspect.a000653.
  57. Geisler, M. S., Kemp, J. P., and Duronio, R. J. (2023) Histone locus bodies: a paradigm for how nuclear biomolecular condensates control cell cycle regulated gene expression, Nucleus, 14, 2293604, https://doi.org/10.1080/19491034.2023.2293604.
  58. Mauer, J., Sindelar, M., Despic, V., Guez, T., Hawley, B. R., Vasseur, J. J., Rentmeister, A., Gross, S. S., Pellizzoni, L., Debart, F., Goodarzi, H., and Jaffrey, S. R. (2019) FTO controls reversible m6Am RNA methylation during snRNA biogenesis, Nat. Chem. Biol., 15, 340-347, https://doi.org/10.1038/S41589-019-0231-8.
  59. Karijolich, J., Kantartzis, A., and Yu, Y. T. (2010) RNA modifications: a mechanism that modulates gene expression, Methods Mol. Biol., 629, 1-19, https://doi.org/10.1007/978-1-60761-657-3_1.
  60. Verheggen, C., Lafontaine, D. L., Samarsky, D., Mouaikel, J., Blanchard, J. M., Bordonné, R., and Bertrand, E. (2002) Mammalian and yeast U3 snoRNPs are matured in specific and related nuclear compartments, EMBO J., 21, 2736-2745, https://doi.org/10.1093/emboj/21.11.2736.
  61. Dragon, F., Gallagher, J. E., Compagnone-Post, P. A., Mitchell, B. M., Porwancher, K. A., Wehner, K. A., Wormsley, S., Settlage, R. E., Shabanowitz, J., Osheim, Y., Beyer, A. L., Hunt, D. F., and Baserga, S. J. (2002) A large nucleolar U3 ribonucleoprotein required for 18S ribosomal RNA biogenesis, Nature, 417, 967-970, https://doi.org/10.1038/nature00769.
  62. Kass, S., Tyc, K., Steitz, J. A., and Sollner-Webb, B. (1990) The U3 small nucleolar ribonucleoprotein functions in the first step of preribosomal RNA processing, Cell, 60, 897-908, https://doi.org/10.1016/0092-8674(90)90338-F.
  63. Lackmann, F., Belikov, S., Burlacu, E., Granneman, S., and Wieslander, L. (2018) Maturation of the 90S preribosome requires Mrd1 dependent U3 snoRNA and 35S pre-rRNA structural rearrangements, Nucleic Acids Res., 46, 3692-3706, https://doi.org/10.1093/NAR/GKY036.
  64. Bowling, E. A., Wang, J. H., Gong, F., Wu, W., Neill, N. J., Kim, I. S., Tyagi, S., Orellana, M., Kurley, S. J., Dominguez-Vidaña, R., Chung, H. C., Hsu, T. Y., Dubrulle, J., Saltzman, A. B., Li, H., Meena, J. K., Canlas, G. M., Chamakuri, S., Singh, S., Simon, L. M., Olson, C., Dobrolecki, L., Lewis, M., Zhang, B, and Golding, I., et al. (2021) Spliceosome-targeted therapies trigger an antiviral immune response in triple-negative breast cancer, Cell, 184, 384-403, https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.12.031.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».