Potential role of phenotypic mutations in the evolution of protein expression and stability
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic mutations (errors occurring during protein synthesis) are orders of magnitude more frequent than genetic mutations. Consequently, the sequences of individual protein molecules transcribed and translated from the same gene can differ. To test the effects of such mutations, we established a bacterial system in which an antibiotic resistance gene (TEM-1 beta-lactamase) was transcribed by either a high-fidelity RNA polymerase or its error-prone mutant. This setup enabled the analysis of individual mRNA transcripts that were synthesized under normal or error-prone conditions. We found that an increase of approximately 20-fold in the frequency of transcription errors promoted the evolution of higher TEM-1 expression levels and of more stable enzyme variants. The stabilized variants exhibited a distinct advantage under error-prone transcription, although under normal transcription they conferred resistance similar to wild-type TEM-1. They did so, primarily, by increasing TEM-1's tolerance to destabilizing deleterious mutations that arise from transcriptional errors. The stabilized TEM-1 variants also showed increased tolerance to genetic mutations. Thus, although phenotypic mutations are not individually subjected to inheritance and natural selection, as are genetic mutations, they collectively exert a direct and immediate effect on protein fitness. They may therefore play a role in shaping protein traits such as expression levels, stability, and tolerance to genetic mutations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».