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Enregistrement W4413638279 · doi:10.1042/bst20253066

Translation stalling in neurons: a critical mechanism for timely protein delivery to distal cellular processes

2025· article· en· W4413638279 sur OpenAlexaff
Jingyu Sun, Lily Drever, Joaquı́n Ortega, Wayne S. Sossin

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)Translation (biology)Cell biologyChemistryNeuroscienceComputational biologyComputer scienceBiologyBiochemistryPhilosophyMessenger RNAEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurons require local protein synthesis at synapses to control their proteome in response to local inputs. Work over the past two decades has revealed that neurons can use a specialized mechanism to transfer mRNAs and ribosomes to local sites in addition to canonical mechanisms used in many cell types. Neurons initiate translation on the ribosomes in the cellular soma, pause the process, and then package these stalled ribosomes into structures known as 'neuronal RNA granules' that are transported to synapses. This review provides an overview of recent studies that characterize these ribosomes/granules biochemically and structurally. These studies provide novel insights into the unique and specialized characteristics of neuronal ribosomes that facilitate this distinct transport mechanism. Many questions remain, including the influence of mRNA sequences on the stalling process and how ribosomes in the granules avoid the physiological responses that, in other cells, recycle ribosomal subunits upon stalling. Many neurodevelopmental disorders, such as autism and intellectual disability, occur when local translation is disrupted in neurons. Understanding mechanisms underlying the stalling of neuronal ribosomes, their transport to processes, and their reactivation may enable novel therapies for neurodevelopmental diseases.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,568

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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