CSIG-23. CYTOPLASMIC RNA STRESS GRANULES: A PUTATIVE TRANSLATIONAL MECHANISM OF mTOR REGULATION IN GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
We performed RNA immunoprecipitation followed by microarray profiling of mRNAs pulled down by Stress Granule (SG) markers TIAR and G3BP1 in normal and oxidative stress conditions to enrich for mRNA contained in SGs during stress in Glioblastoma cell lines. Interestingly, components of the mTOR Ragulator, RRAGD and LAMTOR were enriched in G3BP1 precipitates in stress conditions. We confirmed localization of RRAGD mRNA to SGs utilizing single molecule RNA FISH in arsenite stressed Glioblastoma cell lines. We therefore hypothesized that perhaps Ragulator mRNAs are sheltered in SG for rapid translation after stress release. We confirmed that protein levels of RRAGD and LAMTOR increase at 25-35 minutes post-release from arsenite induced stress concomitant with a 50% decrease in SGs. We also observed similar increases in protein levels of other Ragulator components (RRAGA/B/C). This increase differed from protein levels of other mRNAs identified in our screen, which showed no increase in protein levels after stress release (TIAM1, WAVE1/2, FOXK2, FOXN3). The increase in protein levels of the Ragulator complex components remained despite the addition of actinomycin D, suggesting that the increase protein levels are a result of translation of a stabilized cohort of mRNA and not de novo transcription. Interestingly, preliminary data utilizing a mCherry-LAMP construct suggests that mTOR colocalizes to the lysosome at 25-35 minutes post release from stress, a necessary step for mTOR activation. Utilizing Glioblastoma cells that we have engineered to display a delay in SG dissolution, we aim to demonstrate impaired SG release of mRNA results in a shift in the Ragulator protein spike after stress release. Taken together this data suggests a novel translational control mechanism of mTOR activation by SGs.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».