Deciphering the multifaceted role of double-stranded RNA sensor protein kinase R: pathophysiological function beyond the antiviral response
Notice bibliographique
Résumé
Protein kinase R (PKR) is a serine/threonine kinase that recognizes double-stranded RNAs (dsRNAs) to initiate innate immune signalling during viral infection. PKR dimerizes on long dsRNAs and undergoes autophosphorylation. Phosphorylated/Activated PKR then catalyses the phosphorylation of numerous substrates to control global translation, inflammatory response, and cell signalling pathways. While primarily known for its antiviral role, emerging evidence suggests that PKR can play multifaceted roles in uninfected cells by interacting with cellular dsRNAs and protein regulators. The misactivation of PKR in uninfected cells is associated with many degenerative and inflammatory diseases. Even in healthy cells, PKR can affect gene expression by controlling mRNA splicing and gene-specific translation under stress. In addition, PKR can modulate cell cycle progression and promote cellular differentiation in several tissue types. This review explores PKR function in various pathological and physiological contexts in the absence of viral stimuli. By elucidating these diverse functions, we aim to highlight the perspectives in cellular dsRNA research and the therapeutic implications of targeting PKR, stimulating further research into this versatile and essential RNA-dependent kinase.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».