High affinity RNA for mammalian initiation factor 4E interferes with mRNA-cap binding and inhibits translation
Notice bibliographique
Résumé
The eukaryotic translation initiation factor 4F (eIF4F) consists of three polypeptides (eIF4A, eIF4G, and eIF4E) and is responsible for recruiting ribosomes to mRNA. eIF4E recognizes the mRNA 5'-cap structure (m7GpppN) and plays a pivotal role in control of translation initiation, which is the rate-limiting step in translation. Overexpression of eIF4E has a dramatic effect on cell growth and leads to oncogenic transformation. Therefore, an inhibitory agent to eIF4E, if any, might serve as a novel therapeutic against malignancies that are caused by aberrant translational control. Along these lines, we developed two RNA aptamers, aptamer 1 and aptamer 2, with high affinity for mammalian eIF4E by in vitro RNA selection-amplification. Aptamer 1 inhibits the cap binding to eIF4E more efficiently than the cap analog m7GpppN or aptamer 2. Consistently, aptamer 1 inhibits specifically cap-dependent in vitro translation while it does not inhibit cap-independent HCV IRES-directed translation initiation. The interaction between eIF4E and eIF4E-binding protein 1 (4E-BP1), however, was not inhibited by aptamer 1. Aptamer 1 is composed of 86 nucleotides, and the high affinity to eIF4E is affected by deletions at both termini. Moreover, relatively large areas in the aptamer 1 fold are protected by eIF4E as determined by ribonuclease footprinting. These findings indicate that aptamers can achieve high affinity to a specific target protein via global conformational recognition. The genetic mutation and affinity study of variant eIF4E proteins suggests that aptamer 1 binds to eIF4E adjacent to the entrance of the cap-binding slot and blocks the cap-binding pocket, thereby inhibiting translation initiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».