Proteostasis regulation through ribosome quality control and no‐go‐decay
Notice bibliographique
Résumé
Cell functionality relies on the existing pool of proteins and their folding into functional conformations. This is achieved through the regulation of protein synthesis, which requires error-free mRNAs and ribosomes. Ribosomes are quality control hubs for mRNAs and proteins. Problems during translation elongation slow down the decoding rate, leading to ribosome halting and the eventual collision with the next ribosome. Collided ribosomes form a specific disome structure recognized and solved by ribosome quality control (RQC) mechanisms. RQC pathways orchestrate the degradation of the problematic mRNA by no-go decay and the truncated nascent peptide, the repression of translation initiation, and the recycling of the stalled ribosomes. All these events maintain protein homeostasis and return valuable ribosomes to translation. As such, cell homeostasis and function are maintained at the mRNA level by preventing the production of aberrant or unnecessary proteins. It is becoming evident that the crosstalk between RQC and the protein homeostasis network is vital for cell function, as the absence of RQC components leads to the activation of stress response and neurodegenerative diseases. Here, we review the molecular events of RQC discovered through well-designed stalling reporters. Given the impact of RQC in proteostasis, we discuss the relevance of identifying endogenous mRNA regulated by RQC and their preservation in stress conditions. This article is categorized under: RNA Turnover and Surveillance > Turnover/Surveillance Mechanisms Translation > Regulation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 ».