The eukaryotic translation initiation factor eIF4E reprogrammes the splicing machinery and drives alternative splicing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aberrant RNA splicing contributes to the pathogenesis of many malignancies including Acute Myeloid Leukemia (AML). While mutation is the best described mechanism underpinning aberrant splicing, recent studies show that predictions based on mutations alone likely underestimate the extent of this dysregulation. Here, we show that elevation of the eukaryotic translation initiation factor eIF4E reprogrammes splicing of nearly a thousand RNAs in model cell lines. Further, in AML patient specimens which did not harbour known splice factor mutations, ∼4000 transcripts were differentially spliced based on eIF4E levels and this was associated with poor prognosis. Inhibition of eIF4E in cell lines reverted the eIF4E-dependent splice events examined. Splicing targets of eIF4E act in biological processes consistent with its role in malignancy. This altered splicing program likely arose from eIF4E-dependent increases in the production of spliceosome components including SF3B1 and U2AF1 which are frequently mutated in AML. Notably, eIF4E did not drive mutation of these factors, only their production. eIF4E also physically associated with many splice factors including SF3B1, U2AF1, and UsnRNAs. Interestingly, eIF4E interacted with both pre-mRNA splicing substrates as well as the resulting product RNAs suggesting that eIF4E could chaperone RNAs throughout splicing as well as other aspects of post-splicing transcript regulation. Importantly, many eIF4E-dependent splice events differed from those arising from splice factor mutation and were more extensive highlighting that these splicing profiles arise from distinct, but potentially overlapping, mechanisms. In all, our studies provide a paradigm for how dysregulation of a single factor, eIF4E, can reprogramme splicing.
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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 | 0,000 |
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 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 ».