eIF4E orchestrates mRNA processing, RNA export and translation to modify specific protein production
Notice bibliographique
Résumé
The eukaryotic translation initiation factor eIF4E acts as a multifunctional factor that simultaneously influences mRNA processing, export, and translation in many organisms. Its multifactorial effects are derived from its capacity to bind to the methyl-7-guanosine cap on the 5'end of mRNAs and thus can act as a cap chaperone for transcripts in the nucleus and cytoplasm. In this review, we describe the multifactorial roles of eIF4E in major mRNA-processing events including capping, splicing, cleavage and polyadenylation, nuclear export and translation. We discuss the evidence that eIF4E acts at two levels to generate widescale changes to processing, export and ultimately the protein produced. First, eIF4E alters the production of components of the mRNA processing machinery, supporting a widescale reprogramming of multiple mRNA processing events. In this way, eIF4E can modulate mRNA processing without physically interacting with target transcripts. Second, eIF4E also physically interacts with both capped mRNAs and components of the RNA processing or translation machineries. Further, specific mRNAs are sensitive to eIF4E only in particular mRNA processing events. This selectivity is governed by the presence of cis-acting elements within mRNAs known as USER codes that recruit relevant co-factors engaging the appropriate machinery. In all, we describe the molecular bases for eIF4E's multifactorial function and relevant regulatory pathways, discuss the basis for selectivity, present a compendium of ~80 eIF4E-interacting factors which play roles in these activities and provide an overview of the relevance of its functions to its oncogenic potential. Finally, we summarize early-stage clinical studies targeting eIF4E in cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».