Coevolution of Codon Usage and tRNA Genes Leads to Alternative Stable States of Biased Codon Usage
Notice bibliographique
Résumé
The typical number of tRNA genes in bacterial genomes is around 50, but this number varies from under 30 to over 120. We argue that tRNA gene copy numbers evolve in response to translational selection. In rapidly multiplying organisms, the time spent in translation is a limiting factor in cell division; hence, it pays to duplicate tRNA genes, thereby increasing the concentration of tRNA molecules in the cell and speeding up translation. In slowly multiplying organisms, translation time is not a limiting factor, so the overall translational cost is minimized by reducing the tRNAs to only one copy of each required gene. Translational selection also causes a preference for codons that are most rapidly translated by the current tRNAs; hence, codon usage and tRNA gene content will coevolve to a state where each is adapted to the other. We show that there is often more than one stable coevolved state. This explains why different combinations of tRNAs and codon bias can exist for different amino acids in the same organism. We analyze a set of 80 complete bacterial genomes and show that the theory predicts many of the trends that are seen in these data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».