An investigation of nutrient-dependent mRNA translation in <i>Drosophila</i> larvae
Notice bibliographique
Résumé
The larval period of the Drosophila life cycle is characterized by immense growth. In nutrient rich conditions, larvae increase in mass approximately two hundred-fold in five days. However, upon nutrient deprivation, growth is arrested. The prevailing view is that dietary amino acids drive this larval growth by activating the conserved insulin/PI3 kinase and Target of rapamycin (TOR) pathways and promoting anabolic metabolism. One key anabolic process is protein synthesis. However, few studies have attempted to measure mRNA translation during larval development or examine the signaling requirements for nutrient-dependent regulation. Our work addresses this issue. Using polysome analyses, we observed that starvation rapidly (within thirty minutes) decreased larval mRNA translation, with a maximal decrease at 6-18 hours. By analyzing individual genes, we observed that nutrient-deprivation led to a general reduction in mRNA translation, regardless of any starvation-mediated changes (increase or decrease) in total transcript levels. Although sugars and amino acids are key regulators of translation in animal cells and are the major macronutrients in the larval diet, we found that they alone were not sufficient to maintain mRNA translation in larvae. The insulin/PI3 kinase and TOR pathways are widely proposed as the main link between nutrients and mRNA translation in animal cells. However, we found that genetic activation of PI3K and TOR signaling, or regulation of two effectors - 4EBP and S6K - could not prevent the starvation-mediated translation inhibition. Similarly, we showed that the nutrient stress-activated eIF2α kinases, GCN2 and PERK, were not required for starvation-induced inhibition of translation in larvae. These findings indicate that nutrient control of mRNA translation in larvae is more complex than simply amino acid activation of insulin and TOR signaling.
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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 ».