Modulation of eIF2alpha Phosphorylation and PKR Activation by Nck
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorylation of the α‐subunit of the eukaryotic initiation factor 2 (eIF2) on Ser 51 is an early event associated with downregulation of protein synthesis at the level of translation and constitutes a potent mechanism to overcome various stress conditions. In mammals, four eIF2α‐kinases PERK, PKR, HRI and GCN2, activated following specific stresses, have been involved in this process. In a first study, we demonstrated that the adaptor protein Nck, classically implicated in receptor tyrosine kinases signal transduction, modulates eIF2α‐kinases‐mediated eIF2αSer 51 phosphorylation in a specific manner. In fact, we showed that Nck reduces eIF2α phosphorylation in conditions activating PKR or HRI as we reported for PERK, but fails to do so in conditions activating GCN2. Herein, we report that Nck reduces PKR activation in response to dsRNA. In addition, we found that Nck reduces dsRNA‐induced activation of p38MAPK, a PKR‐downstream substrate, and cell death. Finally, we show that Nck interacts with inactive PKR. All together, these results suggest that Nck could regulate threshold levels of PKR activation. Our study reveals the existence of a novel mechanism regulating phosphorylation of eIF2α on Ser 51 under various stress conditions and identifies Nck as a regulator of the tumor suppressor and antiviral protein kinase PKR. Supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC).
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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 | 0,000 | 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 ».