Interferon-Dependent Engagement of Eukaryotic Initiation Factor 4B via S6 Kinase (S6K)- and Ribosomal Protein S6K-Mediated Signals
Notice bibliographique
Résumé
Although the roles of Jak-Stat pathways in type I and II interferon (IFN)-dependent transcriptional regulation are well established, the precise mechanisms of mRNA translation for IFN-sensitive genes remain to be defined. We examined the effects of IFNs on the phosphorylation/activation of eukaryotic translation initiation factor 4B (eIF4B). Our data show that eIF4B is phosphorylated on Ser422 during treatment of sensitive cells with alpha IFN (IFN-alpha) or IFN-gamma. Such phosphorylation is regulated, in a cell type-specific manner, by either the p70 S6 kinase (S6K) or the p90 ribosomal protein S6K (RSK) and results in enhanced interaction of the protein with eIF3A (p170/eIF3A) and increased associated ATPase activity. Our data also demonstrate that IFN-inducible eIF4B activity and IFN-stimulated gene 15 protein (ISG15) or IFN-gamma-inducible chemokine CXCL-10 protein expression are diminished in S6k1/S6k2 double-knockout mouse embryonic fibroblasts. In addition, IFN-alpha-inducible ISG15 protein expression is blocked by eIF4B or eIF3A knockdown, establishing a requirement for these proteins in mRNA translation/protein expression by IFNs. Importantly, the generation of IFN-dependent growth inhibitory effects on primitive leukemic progenitors is dependent on activation of the S6K/eIF4B or RSK/eIF4B pathway. Taken together, our findings establish critical roles for S6K and RSK in the induction of IFN-dependent biological effects and define a key regulatory role for eIF4B as a common mediator and integrator of IFN-generated signals from these kinases.
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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 ».