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Enregistrement W2056655110 · doi:10.1128/jvi.00376-09

RNA-Based Regulation of Transcription and Translation of Aureusvirus Subgenomic mRNA1

2009· article· en· W2056655110 sur OpenAlexafffund
Wei Xu, K. Andrew White

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologySubgenomic mRNARNATranscription (linguistics)GeneticsTransfer RNAMolecular biologyCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cucumber leaf spot virus (CLSV) is an aureusvirus (family Tombusviridae) that has a positive-sense RNA genome encoding five proteins. During infections, CLSV transcribes two subgenomic (sg) mRNAs and the larger of the two, sg mRNA1, encodes coat protein. Here, the viral RNA sequences and structures that regulate transcription and translation of CLSV sg mRNA1 were investigated. A medium-range RNA-RNA interaction in the CLSV genome, spanning 148 nucleotides, was found to be required for the efficient transcription of sg mRNA1. Further analysis indicated that the structure formed by this interaction acted as an attenuation signal required for transcription of sg mRNA1 via a premature termination mechanism. Translation of coat protein from sg mRNA1 was determined to be facilitated by a 5'-terminal stem-loop structure in the message that resembled a tRNA anticodon stem-loop. The results from mutational analysis indicated that the 5'-terminal stem-loop mediated efficient base pairing with a 3'-cap-independent translational enhancer at the 3' end of the message, leading to efficient translation of coat protein from sg mRNA1. Comparison of the regulatory RNA structures for sg mRNA1 of CLSV to those used by the closely related tombusviruses and certain cellular RNAs revealed interesting differences and similarities that provide evolutionary and mechanistic insights into RNA-based regulatory strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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