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Enregistrement W4411371346 · doi:10.7554/elife.105311.2.sa4

eLife Assessment: Human eIF2A has a minimal role in translation initiation and in uORF-mediated translational control in HeLa cells

2025· peer-review· en· W4411371346 sur OpenAlexaff
Ivan Topisirović

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslation (biology)HeLaControl (management)BiologyCell biologyComputer scienceComputational biologyGeneticsArtificial intelligenceCellMessenger RNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Initiation of translation on eukaryotic mRNAs requires a 40S ribosome loaded with an initiator tRNA in order to scan for, and to identify, an initiation codon. Under most conditions, the initiator tRNA is recruited to the ribosome as part of a ternary complex composed of initiator tRNA, eIF2 and GTP. Although this function of recruiting the initiator tRNA was originally ascribed to another factor, eIF2A, it was later disproven and shown to belong to eIF2. Nonetheless, eIF2A is still considered a translation initiation factor because it binds the ribosome and shows genetic interactions with other initiation factors such as eIF4E. The exact function of eIF2A during translation initiation, however, remains unclear. Here we systematically test in HeLa cells, using ribosome profiling and luciferase reporter assays, the role of eIF2A in translation initiation, including translation of upstream ORFs that are either initiated with a AUG or near-cognate codons. Since eIF2A is thought to take over the function of eIF2 when eIF2 is inhibited, we also test conditions where the integrated stress response is activated, thereby leading to eIF2 inactivation. In none of our assays, however, could we detect a role of eIF2A in translation initiation. It is possible that eIF2A plays a role in translation regulation in specific conditions that we have not tested here, or that it plays a role in a different aspect of RNA biology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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