Multiple levels of gene regulation mediate differentiation of the intracellular pathogen <i>Leishmania</i>
Notice bibliographique
Résumé
For many years, mRNA abundance has been used as the surrogate measure of gene expression in biological systems. However, recent genome-scale analyses in both bacteria and eukaryotes have revealed that mRNA levels correlate with steady-state protein abundance for only 50-70% of genes, indicating that translation and post-translation processes also play important roles in determining gene expression. What is not yet clear is whether dynamic processes such as cell cycle progression, differentiation, or response to environmental changes change the relationship between mRNA and protein abundance. Here, we describe a systems approach to interrogate promastigote-to-amastigote differentiation in the obligatory intracellular parasitic protozoan Leishmania donovani. Our results indicate that regulation of mRNA levels plays a major role early in the differentiation process, while translation and post-translational regulation are more important in the latter part. In addition, it appears that the differentiation signal causes a transient global increase in the rate of protein synthesis, which is subsequently down-regulated by phosphorylation of α-subunit of translation initiation factor 2. Thus, Leishmania dynamically changes the relationship between mRNA and protein abundance as it adapts to new environmental circumstances. It is likely that similar mechanisms play a more important role than previously recognized in regulation of gene expression in other organisms.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».