Caractérisation du complexe protéique eIF2a impliqué dans la régulation de l'initiation de la traduction chez le parasite protozoaire Leishmania
Bibliographic record
Abstract
Leishmania est un parasite protozoaire dimorphique causant la leishmaniose à travers le monde. Puisque aucune régulation transcriptionnelle n’a été décrite chez ce parasite, l’étude de la régulation de la traduction est devenue essentielle. Il a été décrit chez les eucaryotes supérieurs que le facteur d’initiation de la traduction, eIF2α, lorsqu’il est phosphorylé en condition de stress, est capable d’inhiber la traduction.\nLes objectifs de ce travail étaient de 1) déterminer si le facteur eIF2α est phosphorylé chez Leishmania au cours de la différenciation ou à la suite de certains stress et 2) de caractériser une des eIF2α kinases, la PKR. Cette kinase est activée, entres autres par la présence d’ARN double brins et s’autophosphoryle. Par des expériences d’immunoprécipitation, de précipitation à l’aide d’ARNdb et d’immunobuvardage, il semble que, dans les deux cas (le facteur eIF2α et la kinase PKR), soit majoritairement phosphorylés au stade amastigote intracellulaire du parasite. Les stress de pH et de température, qui mimiqueraient l’environnement du macrophage, et de la drogue thapsigargine, qui induit un stress du RE, ne semblent pas affecter l’expression de ces facteurs mais auraient un effet sur leur phosphorylation. De plus, ces protéines sont aussi associées particulièrement aux monosomes suggérant un rôle dans l’initiation de la traduction.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".