Natural Competence and the Evolution of DNA Uptake Specificity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many bacteria are naturally competent, able to actively transport environmental DNA fragments across their cell envelope and into their cytoplasm. Because incoming DNA fragments can recombine with and replace homologous segments of the chromosome, competence provides cells with a potent mechanism of horizontal gene transfer as well as access to the nutrients in extracellular DNA. This review starts with an introductory overview of competence and continues with a detailed consideration of the DNA uptake specificity of competent proteobacteria in the Pasteurellaceae and Neisseriaceae. Species in these distantly related families exhibit strong preferences for genomic DNA from close relatives, a self-specificity arising from the combined effects of biases in the uptake machinery and genomic overrepresentation of the sequences this machinery prefers. Other competent species tested lack obvious uptake bias or uptake sequences, suggesting that strong convergent evolutionary forces have acted on these two families. Recent results show that uptake sequences have multiple "dialects," with clades within each family preferring distinct sequence variants and having corresponding variants enriched in their genomes. Although the genomic consensus uptake sequences are 12 and 29 to 34 bp, uptake assays have found that only central cores of 3 to 4 bp, conserved across dialects, are crucial for uptake. The other bases, which differ between dialects, make weaker individual contributions but have important cooperative interactions. Together, these results make predictions about the mechanism of DNA uptake across the outer membrane, supporting a model for the evolutionary accumulation and stability of uptake sequences and suggesting that uptake biases may be more widespread than currently thought.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle