Mapping interactions between the RNA chaperone FinO and its RNA targets
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial conjugation is regulated by two-component repression comprising the antisense RNA FinP, and its protein co-factor FinO. FinO mediates base-pairing of FinP to the 5'-untranslated region (UTR) of traJ mRNA, which leads to translational inhibition of the transcriptional activator TraJ and subsequent down regulation of conjugation genes. Yet, little is known about how FinO binds to its RNA targets or how this interaction facilitates FinP and traJ mRNA pairing. Here, we use solution methods to determine how FinO binds specifically to its minimal high affinity target, FinP stem-loop II (SLII), and its complement SLIIc from traJ mRNA. Ribonuclease footprinting reveals that FinO contacts the base of the stem and the 3' single-stranded tails of these RNAs. The phosphorylation or oxidation of the 3'-nucleotide blocks FinO binding, suggesting FinO binds the 3'-hydroxyl of its RNA targets. The collective results allow the generation of an energy-minimized model of the FinO-SLII complex, consistent with small-angle X-ray scattering data. The repression complex model was constrained using previously reported cross-linking data and newly developed footprinting results. Together, these data lead us to propose a model of how FinO mediates FinP/traJ mRNA pairing to down regulate bacterial conjugation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».