The 4E-BP–eIF4E axis promotes rapamycin-sensitive growth and proliferation in lymphocytes
Notice bibliographique
Résumé
Rapamycin has been used as a clinical immunosuppressant for many years; however, the molecular basis for its selective effects on lymphocytes remains unclear. We investigated the role of two canonical effectors of the mammalian target of rapamycin (mTOR): ribosomal S6 kinases (S6Ks) and eukaryotic initiation factor 4E (eIF4E)-binding proteins (4E-BPs). S6Ks are thought to regulate cell growth (increase in cell size), and 4E-BPs are thought to control proliferation (increase in cell number), with mTORC1 signaling serving to integrate these processes. However, we found that the 4E-BP-eIF4E signaling axis controlled both the growth and proliferation of lymphocytes, processes for which the S6Ks were dispensable. Furthermore, rapamycin disrupted eIF4E function selectively in lymphocytes, which was due to the increased abundance of 4E-BP2 relative to that of 4E-BP1 in these cells and the greater sensitivity of 4E-BP2 to rapamycin. Together, our findings suggest that the 4E-BP-eIF4E axis is uniquely rapamycin-sensitive in lymphocytes and that this axis promotes clonal expansion of these cells by coordinating growth and proliferation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».