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Enregistrement W2077971829 · doi:10.1074/jbc.m100364200

Starvation Promotes Nuclear Accumulation of the hsp70 Ssa4p in Yeast Cells

2001· article· en· W2077971829 sur OpenAlexaffabout
Zahoor S. Chughtai, Roozbeh Rassadi, Neola Matusiewicz, Ursula Stochaj

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarvationYeastCell biologyHsp70BiologyChemistryBiochemistryHeat shock proteinGeneEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear import of proteins that are too large to passively enter the nucleus requires soluble factors, energy, and a nuclear localization signal (NLS). Nuclear protein transport can be regulated, and different forms of stress affect nucleocytoplasmic trafficking. As such, import of proteins containing a classical NLS is inhibited in starving yeast cells. In contrast, the hsp70 Ssa4p concentrates in nuclei upon starvation. Nuclear concentration of Ssa4p in starving cells is reversible, and transfer of stationary phase cells to fresh medium induces Ssa4p nuclear export. This export reaction represents an active process that is sensitive to oxidative stress. In starving cells, the N-terminal domain of Ssa4p mediates Ssa4p nuclear accumulation, and a short hydrophobic sequence, termed Star (for starvation), is sufficient to localize the reporter proteins green fluorescent protein or beta-galactosidase to nuclei. To determine whether nuclear accumulation of Star-beta-galactosidase depends on a specific nuclear carrier, we have analyzed its distribution in mutant yeast strains that carry a deletion of a single beta-importin gene. With this assay we have identified Nmd5p as a beta-importin required to concentrate Star-beta-galactosidase in nuclei when cells enter stationary phase.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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