Autoregulation of RNA Helicase Expression in Response to Temperature Stress in Synechocystis sp. PCC 6803
Notice bibliographique
Résumé
RNA helicases are ubiquitous enzymes whose modification of RNA secondary structure is known to regulate RNA function. The pathways controlling RNA helicase expression, however, have not been well characterized. Expression of the cyanobacterial RNA helicase, crhR, is regulated in response to environmental signals that alter the redox poise of the electron transport chain, including light and temperature. Here we analyze crhR expression in response to alteration of abiotic conditions in wild type and a crhR mutant, providing evidence that CrhR autoregulates its own expression through a combination of transcriptional and post-transcriptional mechanisms. Temperature regulates crhR expression through alteration of both transcript and protein half-life which are significantly extended at low temperature (20°C). CrhR-dependent mechanisms regulate both the transient accumulation of crhR transcript at 20°C and stability of the CrhR protein at all temperatures. CrhR-independent mechanisms regulate temperature sensing and induction of crhR transcript accumulation at 20°C and the temperature regulation of crhR transcript stability, suggesting CrhR is not directly associated with crhR mRNA turnover. Many of the processes are CrhR- and temperature-dependent and occur in the absence of a correlation between crhR transcript and protein abundance. The data provide important insights into not only how RNA helicase gene expression is regulated but also the role that rearrangement of RNA secondary structure performs in the molecular response to temperature stress. We propose that the crhR-regulatory pathway exhibits characteristics similar to the heat shock response rather than a cold stress-specific mechanism.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».