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Enregistrement W2131366692 · doi:10.1093/molbev/msp316

The Increase in the Number of Subunits in Eukaryotic RNA Polymerase III Relative to RNA Polymerase II Is due to the Permanent Recruitment of General Transcription Factors

2009· article· en· W2131366692 sur OpenAlexaff
R. Carter, Guy Drouin

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscription factor II FBiologyRNA polymerase IIPolymeraseRNA polymerase II holoenzymeTranscription (linguistics)RNA polymeraseTranscription factor II DTranscription factor II ERNAGeneticsHomologous chromosomeRNA polymerase ICell biologyGenePromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of subunits of RNA polymerases (RNAPs) increases during evolution from 5 in eubacteria to 12 in archaea. In eukaryotes, which have at least three RNAPs, the number of subunits has expanded from 12 in RNA polymerase II (RNAPII) to 14 in RNA polymerase I (RNAPI) and to 17 in RNA polymerase III (RNAPIII). It was recently demonstrated that the two additional subunits found in RNAPI relative to RNAPII are homologous to TFIIF, a dimeric general transcription factor of RNAPII. Here, we extend this finding by demonstrating that four of the five RNAPIII-specific subunits are also homologous to transcription factors of RNAPII. We use the available evidence to propose an evolutionary history of the eukaryotic RNAPs and argue that the increases in the number of subunits that occurred in RNAPs I and III are due to the permanent recruitment of preexisting transcription factors.

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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,384

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations82
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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