Author response: Aven recognition of RNA G-quadruplexes regulates translation of the mixed lineage leukemia protooncogenes
Notice bibliographique
Résumé
To make a protein, the DNA sequence that encodes it is first copied to make a molecule of messenger RNA (or mRNA for short). The mRNA is then used as a set of instructions to assemble a protein in a process called translation. Both DNA and RNA molecules can fold into particular shapes. One such structure is known as a G-quartet and involves the DNA or RNA folding back on itself to form a highly stable planar structure. Stacks of G-quartets can form structures known as G-quadruplexes, but little is known about the G-quadruplexes that form in mRNA molecules. Leukemia affects cells in the bone marrow and causes blood cells to develop abnormally. A protein called Aven is often found in increased amounts in certain types of leukemic cells, but it was not clear how Aven affects how leukemia develops. Thandapani, Song et al. have now found that in leukemic cells, Aven binds to G-quadruplexes found in two mRNA molecules that encode proteins that are linked to leukemia. This binding increases the translation of these mRNAs, with translation occurring most efficiently when a particular enzyme called a helicase—which remodels RNA—also bound to Aven. Reducing the amount of Aven in cells caused fewer of the leukemic proteins to be produced, which also reduced the growth and multiplcation of leukemic cells. These findings raise the possibility that drugs that disrupt how Aven works could form part of treatments for leukemia. The next challenge will be to identify the signaling pathways that communicate with Aven and to define all the G-quadruplex mRNAs that are regulated by Aven.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,190 | 0,048 |
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 ».