The eukaryotic translation initiation factor eIF4E elevates steady-state m <sup>7</sup> G capping of coding and noncoding transcripts
Notice bibliographique
Résumé
G caps. These methodological advances led to unanticipated revelations: 1) Many RNA populations are inefficiently capped at steady state (∼30 to 50%), and eIF4E overexpression increased this to ∼60 to 100%, depending on the RNA; 2) eIF4E physically associates with noncoding RNAs in the nucleus; and 3) approximately half of eIF4E-capping targets identified are noncoding RNAs. eIF4E's association with noncoding RNAs strongly positions it to act beyond translation. Coding and noncoding capping targets have activities that influence survival, cell morphology, and cell-to-cell interaction. Given that RNA export and translation machineries typically utilize capped RNA substrates, capping regulation provides means to titrate the protein-coding capacity of the transcriptome and, for noncoding RNAs, to regulate their activities. We also discovered a cap sensitivity element (CapSE) which conferred eIF4E-dependent capping sensitivity. Finally, we observed elevated capping for specific RNAs in high-eIF4E leukemia specimens, supporting a role for cap dysregulation in malignancy. In all, levels of capping RNAs can be regulated by eIF4E.
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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) | 0,001 | 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 ».