The conserved GTPase LepA contributes mainly to translation initiation in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
LepA is a paralog of EF-G found in all bacteria. Deletion of lepA confers no obvious growth defect in Escherichia coli, and the physiological role of LepA remains unknown. Here, we identify nine strains (ΔdksA, ΔmolR1, ΔrsgA, ΔtatB, ΔtonB, ΔtolR, ΔubiF, ΔubiG or ΔubiH) in which ΔlepA confers a synthetic growth phenotype. These strains are compromised for gene regulation, ribosome assembly, transport and/or respiration, indicating that LepA contributes to these functions in some way. We also use ribosome profiling to deduce the effects of LepA on translation. We find that loss of LepA alters the average ribosome density (ARD) for hundreds of mRNA coding regions in the cell, substantially reducing ARD in many cases. By contrast, only subtle and codon-specific changes in ribosome distribution along mRNA are seen. These data suggest that LepA contributes mainly to the initiation phase of translation. Consistent with this interpretation, the effect of LepA on ARD is related to the sequence of the Shine-Dalgarno region. Global perturbation of gene expression in the ΔlepA mutant likely explains most of its phenotypes.
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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 ».