MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2168120533 · doi:10.1073/pnas.0508207103

Tyrosine phosphorylation acts as a molecular switch to full-scale activation of the eIF2α RNA-dependent protein kinase

2005· article· en· W2168120533 sur OpenAlexafffund
Qiaozhu Su, Shuo Wang, Dionissios Baltzis, Li-Ke Qu, Andrew Hoi-Tao Wong, Antonis E. Koromilas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox FoundationCancer Research Society
Mots-clésProtein kinase RPhosphorylationMAP2K7BiologyMitogen-activated protein kinase kinaseeIF2Tyrosine phosphorylationPhosphorylation cascadeProtein kinase ACyclin-dependent kinase 9Cell biologyMAP kinase kinase kinaseEIF-2 kinaseCyclin-dependent kinase 2Protein phosphorylationBiochemistryTranslation (biology)Messenger RNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphorylation of the alpha-subunit of translation eukaryotic initiation factor-2 (eIF2) leads to the inhibition of protein synthesis in response to diverse conditions of stress. Serine/threonine RNA-dependent protein kinase (PKR) is an eIF2alpha kinase family member induced by type I IFN and activated in response to dsRNA or virus infection. Herein, we demonstrate that human PKR is a dual specificity kinase phosphorylated at Y101, Y162 and Y293 in vitro and in vivo. Site-specific tyrosine phosphorylation is essential for efficient dsRNA-binding, dimerization, kinase activation and eIF2alpha phosphorylation of PKR. Biologically, tyrosine phosphorylation of PKR mediates the antiviral and antiproliferative properties of the kinase through its ability to control translation. Our data demonstrate an important role of tyrosine phosphorylation in biochemical and biological processes caused or mediated by the activation of the eIF2alpha kinase PKR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the National Academy of SciencesMême sujetRNA regulation and diseaseTravaux en français237 207