CELF1 is an EIF4E binding protein that promotes translation of epithelial-mesenchymal transition effector mRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mounting evidence is revealing a granularity within gene regulation that occurs at the level of mRNA translation. Within mammalian cells, canonical cap-dependent mRNA translation is dependent upon the interaction between the m 7 G cap-binding protein eukaryotic initiation factor 4E (eIF4E) and the scaffolding protein eukaryotic initiation factor 4G (eIF4G), the latter of which facilitates pre-translation initiation complex assembly, mRNA circularization, and ultimately ribosomal scanning. In breast epithelial cells, we previously demonstrated that the CELF1 RNA-binding protein promotes the translation of epithelial to mesenchymal transition (EMT) effector mRNAs containing GU-rich elements (GREs) within their 3’ untranslated regions (UTRs). Here we show that within this context, CELF1 directly binds to both the eIF4E cap-binding protein and Poly(A) binding protein (PABP), promoting translation of GRE-containing mRNAs in mesenchymal cells. Disruption of this CELF1/eIF4E interaction inhibits both EMT induction and experimental metastasis. Our findings illustrate a novel way in which non-canonical mechanisms of translation initiation underlie transitional cellular states within the context of development or human disease.
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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) | 0,003 | 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 ».