Translation Initiation Rate Determines the Impact of Ribosome Stalling on Bacterial Protein Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Ribosome stalling during translation can be caused by a number of characterized mechanisms. However, the impact of elongation stalls on protein levels is variable, and the reasons for this are often unclear. To investigate this relationship, we examined the bacterial translation elongation factor P (EF-P), which plays a critical role in rescuing ribosomes stalled at specific amino acid sequences including polyproline motifs. In previous proteomic analyses of both Salmonella and Escherichia coli efp mutants, it was evident that not all proteins containing a polyproline motif were dependent on EF-P for efficient expression in vivo. The α- and β-subunits of ATP synthase, AtpA and AtpD, are translated from the same mRNA transcript, and both contain a PPG motif; however, proteomic analysis revealed that AtpD levels are strongly dependent on EF-P, whereas AtpA levels are independent of EF-P. Using these model proteins, we systematically determined that EF-P dependence is strongly influenced by elements in the 5'-untranslated region of the mRNA. By mutating either the Shine-Dalgarno sequence or the start codon, we find that EF-P dependence correlates directly with the rate of translation initiation where strongly expressed proteins show the greatest dependence on EF-P. Our findings demonstrate that polyproline-induced stalls exert a net effect on protein levels only if they limit translation significantly more than initiation. This model can be generalized to explain why sequences that induce pauses in translation elongation to, for example, facilitate folding do not necessarily exact a penalty on the overall production of the protein.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».