Quantitative transcriptome, proteome, and sulfur metabolite profiling of the<i>Saccharomyces cerevisiae</i>response to arsenite
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic is ubiquitously present in nature, and various mechanisms have evolved enabling cells to evade toxicity and acquire tolerance. Herein, we explored how Saccharomyces cerevisiae (budding yeast) respond to trivalent arsenic (arsenite) by quantitative transcriptome, proteome, and sulfur metabolite profiling. Arsenite exposure affected transcription of genes encoding functions related to protein biosynthesis, arsenic detoxification, oxidative stress defense, redox maintenance, and proteolytic activity. Importantly, we observed that nearly all components of the sulfate assimilation and glutathione biosynthesis pathways were induced at both gene and protein levels. Kinetic metabolic profiling evidenced a significant increase in the pools of sulfur metabolites as well as elevated cellular glutathione levels. Moreover, the flux in the sulfur assimilation pathway as well as the glutathione synthesis rate strongly increased with a concomitant reduction of sulfur incorporation into proteins. By combining comparative genomics and molecular analyses, we pinpointed transcription factors that mediate the core of the transcriptional response to arsenite. Taken together, our data reveal that arsenite-exposed cells channel a large part of assimilated sulfur into glutathione biosynthesis, and we provide evidence that the transcriptional regulators Yap1p and Met4p control this response in concert.
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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) | 0,000 | 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 ».