A biochemical framework for eIF4E-dependent mRNA export and nuclear recycling of the export machinery
Notice bibliographique
Résumé
The eukaryotic translation initiation factor eIF4E acts in the nuclear export and translation of a subset of mRNAs. Both of these functions contribute to its oncogenic potential. While the biochemical mechanisms that underlie translation are relatively well understood, the molecular basis for eIF4E's role in mRNA export remains largely unexplored. To date, over 3000 transcripts, many encoding oncoproteins, were identified as potential nuclear eIF4E export targets. These target RNAs typically contain a ∼50-nucleotide eIF4E sensitivity element (4ESE) in the 3' UTR and a 7-methylguanosine cap on the 5' end. While eIF4E associates with the cap, an unknown factor recognizes the 4ESE element. We previously identified cofactors that functionally interacted with eIF4E in mammalian cell nuclei including the leucine-rich pentatricopeptide repeat protein LRPPRC and the export receptor CRM1/XPO1. LRPPRC simultaneously interacts with both eIF4E bound to the 5' mRNA cap and the 4ESE element in the 3' UTR. In this way, LRPPRC serves as a specificity factor to recruit 4ESE-containing RNAs within the nucleus. Further, we show that CRM1 directly binds LRPPRC likely acting as the export receptor for the LRPPRC-eIF4E-4ESE RNA complex. We also found that Importin 8, the nuclear importer for cap-free eIF4E, imports RNA-free LRPPRC, potentially providing both coordinated nuclear recycling of the export machinery and an important surveillance mechanism to prevent futile export cycles. Our studies provide the first biochemical framework for the eIF4E-dependent mRNA export pathway.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».