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Enregistrement W2169940438 · doi:10.1261/rna.037747.112

Hfq restructures RNA-IN and RNA-OUT and facilitates antisense pairing in the Tn<i>10</i>/IS<i>10</i> system

2013· article· en· W2169940438 sur OpenAlexafffund
Joseph A. Ross, Michael J. Ellis, Shahan Hossain, David B. Haniford

Notice bibliographique

RevueRNA · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyRNAAntisense RNAPairingCell biologyComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hfq functions in post-transcriptional gene regulation in a wide range of bacteria, usually by promoting base-pairing of mRNAs and trans-encoded sRNAs that share partial sequence complementarity. It is less clear if Hfq is required for pairing of cis-encoded RNAs (i.e., antisense RNAs) with their target mRNAs. In the current work, we have characterized the interactions between Escherichia coli Hfq and the components of the Tn10/IS10 antisense system, RNA-IN and RNA-OUT. We show that Hfq interacts with RNA-OUT through its proximal RNA-binding surface, as is typical for Hfq and trans-encoded sRNAs. In contrast, RNA-IN binds both proximal and distal RNA-binding surfaces in Hfq with a higher affinity for the latter, as is typical for mRNA interactions in canonical sRNA-mRNA pairs. Importantly, an amino acid substitution in Hfq that interferes with RNA binding to the proximal site negatively impacts RNA-IN:OUT pairing in vitro and suppresses the ability of Hfq to negatively regulate IS10 transposition in vivo. We also show that Hfq binding to RNA-IN and RNA-OUT alters secondary structure elements in both of these RNAs and speculate that this could be important in how Hfq facilitates RNA-IN:OUT pairing. Based on the results presented here, we suggest that Hfq could be involved in regulating RNA pairing in other antisense systems, including systems encoded by other transposable elements.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,394

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations60
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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