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Enregistrement W2019566790 · doi:10.3389/fmicb.2014.00798

Post-translational hydroxylation by 2OG/Fe(II)-dependent oxygenases as a novel regulatory mechanism in bacteria

2015· review· en· W2019566790 sur OpenAlexaff
Laura M. van Staalduinen, Zongchao Jia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Catalyzed Oxygenation Mechanisms
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroxylationOxygenaseBiochemistryBiologyRibosomal proteinProtein biosynthesisMetabolic pathwayBacteriaChemistryCell biologyEnzymeRibosomeGeneGeneticsRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein hydroxylation has been well-studied in eukaryotic systems. The structural importance of hydroxylation of specific proline and lysine residues during collagen biosynthesis is well established. Recently, key roles for post-translational hydroxylation in signaling and degradation pathways have been discovered. The function of hydroxylation in signaling is highlighted by its role in the hypoxic response of eukaryotic cells, where oxygen dependent hydroxylation of the hypoxia inducible transcription factor both targets it for degradation and blocks its activation. In contrast, the role of protein hydroxylation has been largely understudied in prokaryotes. Recently, an evolutionarily conserved class of ribosomal oxygenases (ROX) that catalyze the hydroxylation of specific residues in the ribosome has been identified in bacteria. ROX activity has been linked to cell growth, and has been found to have a direct impact on bulk protein translation. This discovery of ribosomal protein hydroxylation in bacteria could lead to new therapeutic targets for regulating bacterial growth, as well as, shed light on new prokaryotic hydroxylation signaling pathways. In this review, recent structural and functional studies will be highlighted and discussed, underscoring the regulatory potential of post-translational hydroxylation in bacteria.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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