The cellular abundance of the essential transcription termination factor TTF-I regulates ribosome biogenesis and is determined by MDM2 ubiquitinylation
Notice bibliographique
Résumé
The ARF tumour suppressor stabilizes p53 by negatively regulating the E3 ubiquitin ligase MDM2 to promote cell cycle arrest and cell death. However, ARF is also able to arrest cell proliferation by inhibiting ribosome biogenesis. In greater part this is achieved by targeting the transcription termination factor I (TTF-I) for nucleolar export, leading to an inhibition of both ribosomal RNA synthesis and processing. We now show that in the absence of ARF, TTF-I is ubiquitinylated by MDM2. MDM2 interacts directly with TTF-I and regulates its cellular abundance by targeting it for degradation by the proteasome. Enhanced TTF-I levels inhibit ribosome biogenesis by suppressing ribosomal RNA synthesis and processing, strongly suggesting that exact TTF-I levels are critical for efficient ribosome biogenesis. We further show that concomitant with its ability to displace TTF-I from the nucleolus, ARF inhibits MDM2 ubiquitinylation of TTF-I by competitively binding to a site overlapping the MDM2 interaction site. Thus, both the sub-nuclear localization and the abundance of TTF-I are key regulators of ribosome biogenesis.
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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 | 0,001 |
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 ».