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Enregistrement W3009017608 · doi:10.1016/j.celrep.2020.02.002

Rocaglates Induce Gain-of-Function Alterations to eIF4A and eIF4F

2020· article· en· W3009017608 sur OpenAlexafffund
Jennifer Chu, Wenhan Zhang, Regina Cencic, Patrick B. F. O’Connor, Françis Robert, William G. Devine, Asher Selznick, Thomas Henkel, William C. Merrick, Lauren E. Brown, Pavel V. Baranov, John A. Porco, Jerry Pelletier

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhytochemical compounds biological activities
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthScience Foundation IrelandSanta Fe InstituteHealth Research BoardWellcome Trust
Mots-clésTranslation (biology)Psychological repressioneIF4AGain of functionFunction (biology)BiologyMechanism of actionMechanism (biology)Computational biologyCell biologyGeneticsMessenger RNAGeneGene expressionIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rocaglates are a diverse family of biologically active molecules that have gained tremendous interest in recent years due to their promising activities in pre-clinical cancer studies. As a result, this family of compounds has been significantly expanded through the development of efficient synthetic schemes. However, it is unknown whether all of the members of the rocaglate family act through similar mechanisms of action. Here, we present a comprehensive study comparing the biological activities of >200 rocaglates to better understand how the presence of different chemical entities influences their biological activities. Through this, we find that most rocaglates preferentially repress the translation of mRNAs containing purine-rich 5' leaders, but certain rocaglates lack this bias in translation repression. We also uncover an aspect of rocaglate mechanism of action in which the pool of translationally active eIF4F is diminished due to the sequestration of the complex onto RNA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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