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Enregistrement W2900657387 · doi:10.1038/s41598-018-35753-1

Dynamic interaction of poly(A)-binding protein with the ribosome

2018· article· en· W2900657387 sur OpenAlexaff
Kodai Machida, Tomoaki Shigeta, Yuki Yamamoto, Takuhiro Ito, Yuri V. Svitkin, Nahum Sonenberg, Hiroaki Imataka

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésEIF4GPoly(A)-binding proteinEIF4ECell biologyRibosomeEukaryotic RibosomeBiologyTranslation (biology)Eukaryotic translationMessenger RNARNA-binding proteineIF4AMolecular biologyRNABiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eukaryotic mRNA has a cap structure and a poly(A) tail at the 5' and 3' ends, respectively. The cap structure is recognized by eIF (eukaryotic translation initiation factor) 4 F, while the poly(A) tail is bound by poly(A)-binding protein (PABP). PABP has four RNA recognition motifs (RRM1-4), and RRM1-2 binds both the poly(A) tail and eIF4G component of eIF4F, resulting in enhancement of translation. Here, we show that PABP interacts with the 40S and 60S ribosomal subunits dynamically via RRM2-3 or RRM3-4. Using a reconstituted protein expression system, we demonstrate that wild-type PABP activates translation in a dose-dependent manner, while a PABP mutant that binds poly(A) RNA and eIF4G, but not the ribosome, fails to do so. From these results, functional significance of the interaction of PABP with the ribosome is discussed.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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