Biochemical and Structural Insights into the Eukaryotic Translation Initiation Factor eIF4E
Notice bibliographique
Résumé
A major question in cell and cancer biology is concerned with understanding the flow of information from gene to protein. Indeed, many studies indicate that the proteome can be decoupled from the transcriptome. A major source of this decoupling is post-transcriptional regulation. The eukaryotic translation initiation factor eIF4E serves as an excellent example of a protein that can modulate the proteome at the post-transcriptional level. eIF4E is elevated in many cancers thus highlighting the relevance of this mode of control to biology. In this review, we provide a brief overview of various functions of eIF4E in RNA metabolism e.g. in nuclear-cytoplasmic RNA export, translation, RNA stability and/or sequestration. We focus on the modalities of eIF4E regulation at the biochemical and particularly structural level. In this instance, we describe not only the importance for the m7Gcap eIF4E interaction but also of recently discovered non-traditional RNA-eIF4E interactions as well as cap-independent activities of eIF4E. Further, we describe several distinct structural modalities used by the cell and some viruses to regulate or co-opt eIF4E, substantially extending the types of proteins that can regulate eIF4E from the traditional eIF4E-binding proteins (e.g. 4E-BP1 and eIF4G). Finally, we provide an overview of the results of targeting eIF4E activity in the clinic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».