c-Myc and eIF4F Are Components of a Feedforward Loop that Links Transcription and Translation
Notice bibliographique
Résumé
The Myc/Max/Mad family of transcription factors and the eukaryotic initiation factor 4F (eIF4F) complex play fundamental roles in regulating cell growth, proliferation, differentiation, and oncogenic transformation. eIF4F is involved in the recruitment of ribosomes to mRNAs and is thought to generally be the rate-limiting phase of translation. Here, we show that c-Myc directly activates transcription of the three subunits of eIF4F (eIF4E, eIF4AI, and eIF4GI). These transcriptional effects are mediated through canonical E-boxes (5'CACGTG3') present in the promoters of these genes. In addition, the c-Myc antagonist Mad1 down-regulates the expression of eIF4F subunits. We also show that MycER activation stimulates protein synthesis at the level of translation initiation. Increased eIF4F levels result in stimulation of c-Myc mRNA translation specifically, as assessed by quantitative reverse transcription-PCR. We use a murine model of lymphomagenesis to show the expression of eIF4F subunits is also up-regulated by c-Myc in vivo. Our results suggest the presence of a feedforward loop involving c-Myc and eIF4F that serves to link transcription and translation and that could contribute to the effects of c-Myc on cell proliferation and neoplastic growth.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».