The cell stress response: extreme times call for post‐transcriptional measures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Following cell stress, a wide range of molecular pathways are initiated to orchestrate the stress response and enable adaptation to an environmental or intracellular perturbation. The post-transcriptional regulation strategies adopted during the stress response result in a substantial reorganization of gene expression, designed to prepare the cell for either acclimatization or programmed death, depending on the nature and intensity of the stress. Fundamental to the stress response is a rapid repression of global protein synthesis, commonly mediated by phosphorylation of translation initiation factor eIF2α. Recent structural and biochemical information have added unprecedented detail to our understanding of the molecular mechanisms underlying this regulation. During protein synthesis inhibition, the translation of stress-specific mRNAs is nonetheless enhanced, often through the interaction between RNA-binding proteins and specific RNA regulatory elements. Recent studies investigating the unfolded protein response (UPR) provide some important insights into how posttranscriptional events are spatially and temporally fine-tuned in order to elicit the most appropriate response and to coordinate the transition from an early, acute stage into the chronic state of adaptation. Importantly, cancer cells are known to hi-jack adaptive stress response pathways, particularly the UPR, to survive and proliferate in the unfavorable tumor environment. In this review, we consider the implications of recent research into stress-dependent post-transcriptional regulation and make the case for the exploration of the stress response as a strategy to identify novel targets in the development of cancer therapies. This article is categorized under: RNA in Disease and Development > RNA in Disease RNA Evolution and Genomics > RNA and Ribonucleoprotein Evolution Translation > Translation Mechanisms > Translation Regulation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle