FUS contributes to mTOR-dependent inhibition of translation
Notice bibliographique
Résumé
arcoma) has been implicated in several aspects of RNA regulation, including mRNA translation. The mechanism by which FUS affects the translation of polyribosomes has not been established. Here we show that FUS can associate with stalled polyribosomes and that this association is sensitive to mTOR (mammalian target of rapamycin) kinase activity. Specifically, we show that FUS association with polyribosomes is increased by Torin1 treatment or when cells are cultured in nutrient-deficient media, but not when cells are treated with rapamycin, the allosteric inhibitor of mTORC1. Moreover, we report that FUS is necessary for efficient stalling of translation because deficient cells are refractory to the inhibition of mTOR-dependent signaling by Torin1. We also show that ALS-linked FUS mutants R521G and P525L associate abundantly with polyribosomes and decrease global protein synthesis. Importantly, the inhibitory effect on translation by FUS is impaired by mutations that reduce its RNA-binding affinity. These findings demonstrate that FUS is an important RNA-binding protein that mediates translational repression through mTOR-dependent signaling and that ALS-linked FUS mutants can cause a toxic gain of function in the cytoplasm by repressing the translation of mRNA at polyribosomes.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».