Basic Information
Symbol
P3H4
RNA class
mRNA
Alias
Prolyl 3-Hydroxylase Family Member 4 (Inactive)
SC65
LEPREL4
NO55
Prolyl 3-Hydroxylase Family Member 4 (Non-Enzymatic)
Endoplasmic Reticulum Protein SC65
Synaptonemal Complex Protein SC65
Nucleolar Autoantigen (55kD)
Nucleolar Autoantigen No55
Synaptonemal Complex 65
Leprecan-Like Protein 4
Leprecan-Like 4
NOL55
Prolyl 3-Hydroxylase Family Member 4
Rat Synaptonemal Complex Protein
Nucleolar Autoantigen, 55kDa
Location (GRCh38)
17:41801944-41812750
Forensic tag(s)
Wound age identification
MANE select
Transcript ID
NM_006455.3
Sequence length
2352.0 nt
GC content
0.6114
Secondary Structure
Generated by RNAfold
Minimum free energy (MFE) structure:
Secondary structure that contributes a minimum of free energy.
Secondary structure that contributes a minimum of free energy.
Ensemble properties:
Thermodynamic properties of the Boltzmann ensemble.
Thermodynamic properties of the Boltzmann ensemble.
Minimum free energy
-1029.40 kcal/mol
Thermodynamic ensemble
Free energy:
-1070.67 kcal/mol
Frequency:
0.0000
Diversity:
684.22
MFE Structure Visualization
Structure Prediction
MFE Structure Prediction
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Thermodynamic Ensemble Prediction
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Transcripts
| ID | Sequence | Length | GC content |
|---|---|---|---|
| AGCUCAGCUCCGGAGAGCCGGCGGCGCGGCGGGCAUGGCUCGGGUGGCG… | 2352 nt | 0.6114 |
Summary
This nucleolar protein was first characterized because it was an autoantigen in cases on interstitial cystitis. The protein, with a predicted molecular weight of 50 kDa, appears to be localized in the particulate compartment of the interphase nucleolus, with a distribution distinct from that of nucleolar protein B23. During mitosis it is associated with chromosomes. [provided by RefSeq, Jul 2008]
Forensic Context
A study in Sprague-Dawley rats demonstrated that the mRNA expression of the P3H4 showed statistically significant changes at 4, 8, and 16 hours post-contusion injury compared to control, and its expression pattern, combined with eight other mRNAs, was used to train a stacking ensemble machine learning model for wound age estimation [Dang et al. DOI:10.3390/diagnostics13030395].