Cell stress modulates the function of splicing regulatory protein RBM4 in translation control
Notice bibliographique
Résumé
RNA-binding motif protein 4 (RBM4) plays a regulatory role in alternative splicing of precursor mRNA. We show here that cell stress such as arsenite exposure induces phosphorylation of RBM4 at serine 309 and also drives its cytoplasmic accumulation and targeting to stress granule via the MKK(3/6)-p38 signaling pathway. Accordingly, RBM4 suppresses cap-dependent translation in a cis-element-dependent manner. However, RBM4 concomitantly activates internal ribosome entry site (IRES)-mediated translation likely by promoting the association of translation initiation factor eIF4A with IRES-containing mRNAs. Overexpression of RBM4 therefore mimics the effect of cell stress-induced signaling on translation initiation control. Whereas arsenite treatment promotes RBM4 loading onto IRES mRNAs and enhances RBM4-eIF4A interactions, a nonphosphorylatable mutant of RBM4 was unresponsive to arsenite stress and failed to activate IRES-mediated translation. Thus, our results uncover a previously unrecognized paradigm for the RNA-binding protein RBM4 in its phosphorylation-modulated dual action as a suppressor of cap-dependent and enhancer of IRES-mediated translation in response to stress signals.
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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 ».