Control of Paip1-Eukayrotic Translation Initiation Factor 3 Interaction by Amino Acids through S6 Kinase
Notice bibliographique
Résumé
The simultaneous interaction of poly(A)-binding protein (PABP) with eukaryotic translation initiation factor 4G (eIF4G) and the mRNA 3' poly(A) tail promotes translation initiation. We previously showed that the interaction of PABP-interacting protein 1 (Paip1) with PABP and eukaryotic translation initiation factor 3 (eIF3; via the eIF3g subunit) further stimulates translation. Here, we demonstrate that the interaction of eIF3 with Paip1 is regulated by amino acids through the mTORC1 signaling pathway. The Paip1-eIF3 interaction is impaired by the mTORC1 inhibitors, rapamycin and PP242. We show that ribosomal protein S6 kinases 1 and 2 (S6K1/2) promote the interaction of eIF3 with Paip1. The enhancement of Paip1-eIF3 interaction by amino acids is abrogated by an S6K inhibitor or shRNA against S6K1/2. S6K1 interacts with eIF3f and, in vitro, phosphorylates eIF3. Finally, we show that S6K inhibition leads to a reduction in translation by Paip1. We propose that S6K1/2 phosphorylate eIF3 to stimulate Paip1-eIF3 interaction and consequent translation initiation. Taken together, these data demonstrate that eIF3 is a new translation target of the mTOR/S6K pathway.
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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 ».