Role of PKR in the Inhibition of Proliferation and Translation by Polycystin-1
Notice bibliographique
Résumé
Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is mainly caused by mutations in the PKD1 (~85%) or PKD2 (~15%) gene which, respectively, encode polycystin-1 (PC1) and polycystin-2 (PC2). How PC1 regulates cell proliferation and apoptosis has been studied for decades but the underlying mechanisms remain controversial. Protein kinase RNA-activated (PKR) is activated by interferons or double-stranded RNAs, inhibits protein translation, and induces cell apoptosis. In a previous study, we found that PC1 reduces apoptosis through suppressing the PKR/eIF2α signaling. Whether and how PKR is involved in PC1-inhibited proliferation and protein synthesis remains unknown. Here we found that knockdown of PKR abolishes PC1-inhibited proliferation and translation. Because suppressed PKR-eIF2α signaling/activity by PC1 would stimulate, rather than inhibit, the proliferation and translation, we examined the effect of dominant negative PKR mutant K296R that has no kinase activity and found that it enhances the inhibition of proliferation and translation by PC1. Thus, our study showed that inhibition of cell proliferation and protein synthesis by PC1 is mediated by the total expression but not the kinase activity of PKR, possibly through physical association.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».