Genome-Wide Analysis of mRNA Stability Using Transcription Inhibitors and Microarrays Reveals Posttranscriptional Control of Ribosome Biogenesis Factors
Notice bibliographique
Résumé
Using DNA microarrays, we compared global transcript stability profiles following chemical inhibition of transcription to rpb1-1 (a temperature-sensitive allele of yeast RNA polymerase II). Among the five inhibitors tested, the effects of thiolutin and 1,10-phenanthroline were most similar to rpb1-1. A comparison to various microarray data already in the literature revealed similarity between mRNA stability profiles and the transcriptional response to stresses such as heat shock, consistent with the fact that the general stress response includes a transient shutoff of general mRNA transcription. Genes encoding factors involved in rRNA synthesis and ribosome assembly, which are often observed to be coordinately down-regulated in yeast microarray data, were among the least stable transcripts. We examined the effects of deletions of genes encoding deadenylase components Ccr4p and Pan2p and putative RNA-binding proteins Pub1p and Puf4p on the genome-wide pattern of mRNA stability after inhibition of transcription by chemicals and/or heat stress. This examination showed that Ccr4p, the major yeast mRNA deadenylase, contributes to the degradation of transcripts encoding both ribosomal proteins and rRNA synthesis and ribosome assembly factors and mediates a large part of the transcriptional response to heat stress. Pan2p and Puf4p also contributed to the degradation rate of these mRNAs following transcriptional shutoff, while Pub1p preferentially stabilized transcripts encoding ribosomal proteins. Our results indicate that the abundance of ribosome biogenesis factors is controlled at the level of mRNA stability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».