The eukaryotic translation initiation factor eIF4E reprograms alternative splicing
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant splicing is typically attributed to splice-factor (SF) mutation and contributes to malignancies including acute myeloid leukemia (AML). Here, we discovered a mutation-independent means to extensively reprogram alternative splicing (AS). We showed that the dysregulated expression of eukaryotic translation initiation factor eIF4E elevated selective splice-factor production, thereby impacting multiple spliceosome complexes, including factors mutated in AML such as SF3B1 and U2AF1. These changes generated a splicing landscape that predominantly supported altered splice-site selection for ~800 transcripts in cell lines and ~4,600 transcripts in specimens from high-eIF4E AML patients otherwise harboring no known SF mutations. Nuclear RNA immunoprecipitations, export assays, polysome analyses, and mutational studies together revealed that eIF4E primarily increased SF production via its nuclear RNA export activity. By contrast, eIF4E dysregulation did not induce known SF mutations or alter spliceosome number. eIF4E interacted with the spliceosome and some pre-mRNAs, suggesting its direct involvement in specific splicing events. eIF4E induced simultaneous effects on numerous SF proteins, resulting in a much larger range of splicing alterations than in the case of mutation or dysregulation of individual SFs and providing a novel paradigm for splicing control and dysregulation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».