Regulatory Effects of Ribosomal S6 Kinase 1 (RSK1) in IFNλ Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Although the mechanisms of generation of signals that control transcriptional activation of Type III IFN (IFNλ)-regulated genes have been identified, very little is known about the mechanisms by which the IFNλ receptor generates signals for mRNA translation of IFNλ-activated genes. We provide evidence that IFNλ activates the p90 ribosomal protein S6 kinase 1 (RSK1) and its downstream effector, initiation factor eIF4B. Prior to its engagement by the IFNλ receptor, the non-active form of RSK1 is present in a complex with the translational repressor 4E-BP1 in IFNλ-sensitive cells. IFNλ-inducible phosphorylation/activation of RSK1 results in its dissociation from 4E-BP1 at the same time that 4E-BP1 dissociates from eIF4E to allow formation of eIF4F and initiation of cap-dependent translation. Our studies demonstrate that such IFNλ-dependent engagement of RSK1 is essential for up-regulation of p21(WAF1/CIP1) expression, suggesting a mechanism for generation of growth-inhibitory responses. Altogether, our data provide evidence for a critical role for the activated RSK1 in IFNλ signaling.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».