Nutrient stress does not cause retrograde transport of cytoplasmic tRNA to the nucleus in evolutionarily diverse organisms
Notice bibliographique
Résumé
Intracellular trafficking of tRNA was long thought to be a one-way trip from the site of biogenesis in the nucleus to the translation machinery in the cytoplasm. This view has recently been challenged, however, by the discovery that tRNA can move retrograde from the cytoplasm back to the nucleus in Saccharomyces cerevisiae and rat hepatoma H4IIE cells during nutrient stress and in S. cerevisiae after intron-containing pre-tRNAs are spliced in the cytoplasm. Contrary to studies reported, we present data suggesting that nutrient stress does not cause retrograde transport of cytoplasmic tRNAs to the nucleus in rat hepatoma H4IIE cells, human HeLa and HEK293 cells, and the yeasts Kluyveromyces lactis and S. cerevisiae. However, the efficiency of nuclear re-export of retrograded spliced tRNA was severely affected in S. cerevisiae and two other Saccharomyces species deprived of nutrient. Collectively, the data suggest that nutrient stress does not cause nuclear import of cytoplasmic tRNA; instead, nutrient stress specifically regulates nuclear re-export of retrograded spliced tRNAs but not nuclear export of tRNAs made from intronless pre-tRNAs in Saccharomyces species. Furthermore, we provide evidence suggesting that Mtr10p and the Gsp1pGTP/Gsp1pGDP cycle are not involved in nuclear tRNA import in S. cerevisiae during nutrient stress.
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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 | 0,001 | 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 ».