Phylogenetic Distribution and Evolutionary History of Bacterial DEAD-Box Proteins
Notice bibliographique
Résumé
DEAD-box proteins are found in all domains of life and participate in almost all cellular processes that involve RNA. The presence of DEAD and Helicase_C conserved domains distinguish these proteins. DEAD-box proteins exhibit RNA-dependent ATPase activity in vitro, and several also show RNA helicase activity. In this study, we analyzed the distribution and architecture of DEAD-box proteins among bacterial genomes to gain insight into the evolutionary pathways that have shaped their history. We identified 1,848 unique DEAD-box proteins from 563 bacterial genomes. Bacterial genomes can possess a single copy DEAD-box gene, or up to 12 copies of the gene, such as in Shewanella. The alignment of 1,208 sequences allowed us to perform a robust analysis of the hallmark motifs of DEAD-box proteins and determine the residues that occur at high frequency, some of which were previously overlooked. Bacterial DEAD-box proteins do not generally contain a conserved C-terminal domain, with the exception of some members that possess a DbpA RNA-binding domain (RBD). Phylogenetic analysis showed a separation of DbpA-RBD-containing and DbpA-RBD-lacking sequences and revealed a group of DEAD-box protein genes that expanded mainly in the Proteobacteria. Analysis of DEAD-box proteins from Firmicutes and γ-Proteobacteria, was used to deduce orthologous relationships of the well-studied DEAD-box proteins from Escherichia coli and Bacillus subtilis. These analyses suggest that DbpA-RBD is an ancestral domain that most likely emerged as a specialized domain of the RNA-dependent ATPases. Moreover, these data revealed numerous events of gene family expansion and reduction following speciation.
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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 ».