The AF-1 and AF-2 Domains of RARγ2 and RXRα Cooperate for Triggering the Transactivation and the Degradation of RARγ2/RXRα Heterodimers
Notice bibliographique
Résumé
In eukaryotic cells, liganded RAR gamma 2/RXR alpha heterodimers activate the transcription of retinoic acid (RA) target genes and then are degraded through the ubiquitin-proteasome pathway. In this study, we dissected the role of the RAR gamma 2 and RXR alpha partners as well as of their respective AF-1 and AF-2 domains in the processes of transactivation and degradation. RAR gamma 2 is the "engine" initiating transcription and its own degradation subsequent to ligand binding. Integrity of its AF-2 domain and phosphorylation of its AF-1 domain are required for both the degradation and the transactivation of the receptor. Deletion of the whole AF-1 domain does not impair these processes but shifts the receptor toward other proteolytic pathways through RXR alpha. In contrast, RXR alpha plays only a modulatory role, cooperating with RAR gamma 2 through its AF-2 domain and its phosphorylated AF-1 domain in both the transcription activity and the degradation of the RAR gamma 2/RXR alpha heterodimers. Our results underline that the AF-1 and AF-2 domains of each heterodimer partner cooperate with one other and that this cooperation is relevant for both the transcription and degradation processes.
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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 | 0,000 |
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 ».