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Enregistrement W1567614435 · doi:10.3389/fmicb.2015.00610

Redefining bacterial origins of replication as centralized information processors

2015· review· en· W1567614435 sur OpenAlexafffund
Gregory T. Marczynski, Thomas Rolain, James A. Taylor

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyCircular bacterial chromosomeChromosomeDNA replicationBacterial genome sizeBacteriaReplication (statistics)Cell cycleOrigin of replicationGeneticsBacterial cell structureChromosome segregationGenomeCell biologyDNAEvolutionary biologyComputational biologyCellGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review we stress the differences between eukaryotes and bacteria with respect to their different cell cycles, replication mechanisms and genome organizations. One of the most basic and underappreciated differences is that a bacterial chromosome uses only one ori while eukaryotic chromosome uses multiple oris. Consequently, eukaryotic oris work redundantly in a cell cycle divided into separate phases: First inactive replication proteins assemble on eukaryotic oris, and then they await conditions (in the separate "S-phase") that activate only the ori-bound and pre-assembled replication proteins. S-phase activation (without re-assembly) ensures that a eukaryotic ori "fires" (starts replication) only once and that each chromosome consistently duplicates only once per cell cycle. This precise chromosome duplication does not require precise multiple ori firing in S-phase. A eukaryotic ori can fire early, late or not at all. The single bacterial ori has no such margin for error and a comparable imprecision is lethal. Single ori usage is not more primitive; it is a totally different strategy that distinguishes bacteria. We further argue that strong evolutionary pressures created more sophisticated single ori systems because bacteria experience extreme and rapidly changing conditions. A bacterial ori must rapidly receive and process much information in "real-time" and not just in "cell cycle time." This redefinition of bacterial oris as centralized information processors makes at least two important predictions: First that bacterial oris use many and yet to be discovered control mechanisms and second that evolutionarily distinct bacteria will use many very distinct control mechanisms. We review recent literature that supports both predictions. We will highlight three key examples and describe how negative-feedback, phospho-relay, and chromosome-partitioning systems act to regulate chromosome replication. We also suggest future studies and discuss using replication proteins as novel antibiotic targets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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