Regulation of the PI3K pathway by the eIF2α kinase PKR
Notice bibliographique
Résumé
Objective Study the role of PKR in PI3K signaling pathway. Two important steps of translation initiation include the recognition of the mRNA cap structure by eIF4E and the recycling of eIF2. Each step is thought to be regulated independently through the interaction of eIF4E with 4E binding proteins (4E‐BPs) and the phosphorylation of the α subunit of eIF2 at serine 51. Results we demonstrate that the eIF2α kinase PKR provides a link between the two steps. PKR induces phosphoinositide‐3 kinase (PI3K) activity leading to activation of Akt and the mammalian target of Rapamycin (mTOR) and phosphorylation of 4E‐BP1. Despite 4E‐BP1 phosphorylation, its interaction with eIF4E is enhanced in cells with activated PKR and occurs in distinct cytoplasmic granules containing phosphorylated eIF2α. Induction of the PI3K pathway antagonizes the apoptotic effects of PKR caused by eIF2α phosphorylation. PKR is also involved in the activation of PI3K and 4E‐BP1 phosphorylation by serum or interferon (IFN)‐ 1 _. Conclusion Our data demonstrate a novel signaling property of PKR through the regulation of the PI3K pathway. Source of Funding This work has been supported by a grant from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) to Dr. A. Koromilas. S. Kazemi and D. Baltzis are both Research Students of the Terry Fox Foundation through awards from the National Cancer Institute of Canada (NCIC).
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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 | 0,001 |
| 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 ».