Interaction between RAX and PKR Modulates the Effect of Ethanol on Protein Synthesis and Survival of Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Ethanol exposure inhibits protein synthesis and causes cell death in the developing central nervous system. The double-stranded RNA (dsRNA)-activated protein kinase (PKR), a serine/threonine protein kinase, plays an important role in translational regulation and cell survival. PKR has been well known for its anti-viral response. Upon activation by viral infection or dsRNA, PKR phosphorylates its substrate, the alpha-subunit of eukaryotic translation initiation factor-2 (eIF2alpha) leading to inhibition of translation initiation. It has recently been shown that, in the absence of a virus or dsRNA, PKR can be activated by direct interactions with its protein activators, PACT, or its mouse homologue, RAX. We have demonstrated that exposure to ethanol increased the phosphorylation of PKR and eIF2alpha in the developing cerebellum. The effect of ethanol on PKR/eIF2alpha phosphorylation positively correlated to the expression of PACT/RAX in cultured neuronal cells. Using PKR inhibitors and PKR null mouse fibroblasts, we verified that ethanol-induced eIF2alpha phosphorylation was mediated by PKR. Overexpression of a wild-type RAX dramatically enhanced sensitivity to ethanol-induced PKR/eIF2alpha phosphorylation, as well as translational inhibition and cell death. In contrast, overexpression of a mutant (S18A) RAX inhibited ethanol-mediated PKR/eIF2alpha activation. Ethanol promoted PKR and RAX association in cells expressing wild-type RAX but not in cells expressing S18A RAX. S18A RAX functioned as a dominant negative protein and blocked ethanol-induced inhibition of protein synthesis and cell death. Our results suggest that the interactions between PKR and PACT/RAX modulate the effect of ethanol on protein synthesis and cell survival in the central nervous system.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».