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Enregistrement W2109425758 · doi:10.1111/j.1365-2958.2006.05246.x

Differential modulation of <i>E. coli</i> mRNA abundance by inhibitory proteins that alter the composition of the degradosome

2006· article· en· W2109425758 sur OpenAlexfundno aff
Junjun Gao, Kangseok Lee, Meng Zhao, Ji Qiu, Xiaoming Zhan, Ankur Saxena, Christopher J. Moore, Stanley N. Cohen, George Georgiou

Notice bibliographique

RevueMolecular Microbiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésBiologyDegradosomeAbundance (ecology)Composition (language)Modulation (music)Messenger RNAInhibitory postsynaptic potentialCell biologyBiochemistryEcologyGenePhysicsNeuroscienceRNA editing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Escherichia coli the initial step in the processing or decay of many messenger and structural RNAs is mediated by the endonuclease RNase E, which forms the core of a large RNA-catalysis machine termed the degradosome. Previous experiments have identified a protein that globally modulates RNA abundance by binding to RNase E and regulating its endonucleolytic activity. Here we report the discovery of RraB, which interacts with a different site on RNase E and interferes with cleavage of a different set of transcripts. We show that expression of RraA or RraB in vivo is accompanied by dramatic, distinct, and inhibitor-specific changes in degradosome composition--and that these are in turn associated with alterations in RNA decay and global transcript abundance profiles that are dissimilar to the profile observed during simple RNase E deficiency. Our results reveal the existence of endonuclease binding proteins that modulate the remodelling of degradosome composition in bacteria and argue that such degradosome remodelling is a mechanism for the differential regulation of RNA cleavages in E. coli.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,407

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations122
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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