The Specificities of Four Yeast Dihydrouridine Synthases for Cytoplasmic tRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Dihydrouridine is a highly abundant modified nucleoside found widely in tRNAs of eubacteria, eukaryotes, and some archaea. In cytoplasmic tRNA of Saccharomyces cerevisiae, dihydrouridine occurs exclusively at positions 16, 17, 20, 20A, 20B, and 47. Here we show that the known dihydrouridine synthases Dus1p and Dus2p and two previously uncharacterized homologs, Dus3p (encoded by YLR401c) and Dus4p (YLR405w), are required for all of the dihydrouridine modification of cytoplasmic tRNAs in S. cerevisiae. We have mapped the in vivo position specificity of the four Dus proteins, by three complementary approaches: determination of the molar ratio of dihydrouridine in purified tRNAs from different dus mutants; microarray analysis of a large number of tRNAs based on differential hybridization of uridine and dihydrouridine-containing tRNAs to the complementary oligonucleotides; and the development and use of a novel dihydrouridine mapping technique, employing primer extension. We show that each of the four Dus proteins has a distinct position specificity: Dus1p for U(16) and U(17), Dus2p for U(20), Dus3p for U(47), and Dus4p for U(20a) and U(20b).
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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 ».