Repression of mRNA translation initiation by GIGYF1 via disrupting the eIF3-eIF4G1 interaction
Notice bibliographique
Résumé
Viruses can selectively repress the translation of mRNAs involved in the antiviral response. RNA viruses exploit the Grb10-interacting GYF (glycine-tyrosine-phenylalanine) proteins 2 (GIGYF2) and eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E) homologous protein 4EHP to selectively repress the translation of transcripts such as Ifnb1 , which encodes the antiviral cytokine interferon-β (IFN-β). Herein, we reveal that GIGYF1, a paralog of GIGYF2, robustly represses cellular mRNA translation through a distinct 4EHP-independent mechanism. Upon recruitment to a target mRNA, GIGYF1 binds to subunits of eukaryotic translation initiation factor 3 (eIF3) at the eIF3-eIF4G1 interaction interface. This interaction disrupts the eIF3 binding to eIF4G1, resulting in transcript-specific translational repression. Depletion of GIGYF1 induces a robust immune response by derepressing IFN-β production. Our study highlights a unique mechanism of translational regulation by GIGYF1 that involves sequestering eIF3 and abrogating its binding to eIF4G1. This mechanism has profound implications for the host response to viral infections.
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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 | 0,000 |
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 ».