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Enregistrement W2077260651 · doi:10.1073/pnas.1405250111

Regulatory effects of SKAR in interferon α signaling and its role in the generation of type I IFN responses

2014· article· en· W2077260651 sur OpenAlexaff
Barbara Kroczyńska, Swarna Mehrotra, Beata Majchrzak-Kita, Ahmet Arslan, Jessica K. Altman, Brady L. Stein, Piotr Kozłowski, Philipp J. Kahle, Elizabeth A. Eklund, Eleanor N. Fish, Leonidas C. Platanias

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésBiologyCell biologyKinaseProtein kinase AInterferonISG15Cancer researchUbiquitinGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide evidence that S6 kinase 1 (S6K1) Aly/REF-like target (SKAR) is engaged in IFN-α signaling and plays a key role in the generation of IFN responses. Our data demonstrate that IFN-α induces phosphorylation of SKAR, which is mediated by either the p90 ribosomal protein S6 kinase (RSK) or p70 S6 kinase (S6K1), in a cell type-specific manner. This type I IFN-inducible phosphorylation of SKAR results in enhanced interaction with the eukaryotic initiation factor (eIF)4G and recruitment of activated RSK1 to 5' cap mRNA. Our studies also establish that SKAR is present in cap-binding CBP80 immune complexes and that this interaction is mediated by eIF4G. We demonstrate that inducible protein expression of key IFN-α-regulated protein products such as ISG15 and p21(WAF1/CIP1) requires SKAR activity. Importantly, our studies define a requirement for SKAR in the generation of IFN-α-dependent inhibitory effects on malignant hematopoietic progenitors from patients with chronic myeloid leukemia or myeloproliferative neoplasms. Taken altogether, these findings establish critical and essential roles for SKAR in the regulation of mRNA translation of IFN-sensitive genes and induction of IFN-α biological responses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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