Cap-dependent eukaryotic initiation factor-mRNA interactions probed by cross-linking
Notice bibliographique
Résumé
Cap-dependent ribosome recruitment to eukaryotic mRNAs during translation initiation is stimulated by the eukaryotic initiation factor (eIF) 4F complex and eIF4B. eIF4F is a heterotrimeric complex composed of three subunits: eIF4E, a 7-methyl guanosine cap binding protein; eIF4A, a DEAD-box RNA helicase; and eIF4G. The interactions of eIF4E, eIF4A, and eIF4B with mRNA have previously been monitored by chemical- and UV-based cross-linking approaches aimed at characterizing the initial protein/mRNA interactions that lead to ribosome recruitment. These studies have led to a model whereby eIF4E interacts with the 7-methyl guanosine cap structure in an ATP-independent manner, followed by an ATP-dependent interaction of eIF4A and eIF4B. Herein, we apply a splint-ligation-mediated approach to generate 4-thiouridine-containing mRNA adjacent to a radiolabel group that we utilize to monitor cap-dependent cross-linking of proteins adjacent to, and downstream from, the cap structure. Using this approach, we demonstrate interactions between eIF4G, eIF4H, and eIF3 subunits with the mRNA during the cap recognition process.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».