Small regulatory RNAs in Archaea
Notice bibliographique
Résumé
Small regulatory RNAs (sRNAs) are universally distributed in all three domains of life, Archaea, Bacteria, and Eukaryotes. In bacteria, sRNAs typically function by binding near the translation start site of their target mRNAs and thereby inhibit or activate translation. In eukaryotes, miRNAs and siRNAs typically bind to the 3'-untranslated region (3'-UTR) of their target mRNAs and influence translation efficiency and/or mRNA stability. In archaea, sRNAs have been identified in all species investigated using bioinformatic approaches, RNomics, and RNA-Seq. Their size can vary significantly between less than 50 to more than 500 nucleotides. Differential expression of sRNA genes has been studied using northern blot analysis, microarrays, and RNA-Seq. In addition, biological functions have been unraveled by genetic approaches, i.e., by characterization of designed mutants. As in bacteria, it was revealed that archaeal sRNAs are involved in many biological processes, including metabolic regulation, adaptation to extreme conditions, stress responses, and even in regulation of morphology and cellular behavior. Recently, the first target mRNAs were identified in archaea, including one sRNA that binds to the 5'-region of two mRNAs in Methanosarcina mazei Gö1 and a few sRNAs that bind to 3'-UTRs in Sulfolobus solfataricus, three Pyrobaculum species, and Haloferax volcanii, indicating that archaeal sRNAs appear to be able to target both the 5'-UTR or the 3'-UTRs of their respective target mRNAs. In addition, archaea contain tRNA-derived fragments (tRFs), and one tRF has been identified as a major ribosome-binding sRNA in H. volcanii, which downregulates translation in response to stress. Besides regulatory sRNAs, archaea contain further classes of sRNAs, e.g., CRISPR RNAs (crRNAs) and snoRNAs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».