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Enregistrement W2514841504 · doi:10.1139/cjas-2016-0038

14-3-3<i>γ</i> affects eIF5 to regulate <i>β</i>-casein synthesis in bovine mammary epithelial cells

2016· article· en· W2514841504 sur OpenAlexvenueno aff
Cuiping Yu, Chaochao Luo, Xinyu Gu, Yanli Zang, Bo Qu, Nagam Khudhair, Qingzhang Li, Xuejun Gao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaMajor State Basic Research Development Program of ChinaDalian Polytechnic University
Mots-clésColocalizationCaseinMessenger RNABiologyImmunoprecipitationIn vitroMolecular biologyMammary glandTranslation (biology)Cell biologyGeneBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 14-3-3γ protein participates in many biological processes; however, its regulatory mechanism in milk protein synthesis is not well studied. We hypothesized that 14-3-3γ might affect eIF5 (an initiation factor) to regulate β-casein synthesis in dairy cows. In this study, a possible interaction between 14-3-3γ and eIF5 was investigated using bovine mammary epithelial cells (BMECs). The expression levels of 14-3-3γ and eIF5 in the mammary gland tissues from cows producing higher quality milk were higher than those from cows producing low-quality milk. Moreover, the expression of 14-3-3γ, eIF5, and β-casein were increased at both mRNA and protein levels in BMECs cultured in vitro with methionine (Met) supplementation. Coimmunoprecipitation, colocalization, and FRET analysis further showed the evidences that 14-3-3γ physically bound to eIF5 in BMECs. Gene function studies revealed that 14-3-3γ positively regulated eIF5 through alteration of eIF2α/p-eIF2α ratio. Collectively, our data suggest that 14-3-3γ regulates β-casein translation in BMECs through interaction with eIF5.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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