Integrated in vivo and in vitro nascent chain profiling reveals widespread translational pausing
Notice bibliographique
Résumé
Although the importance of the nonuniform progression of elongation in translation is well recognized, there have been few attempts to explore this process by directly profiling nascent polypeptides, the relevant intermediates of translation. Such approaches will be essential to complement other approaches, including ribosome profiling, which is extremely powerful but indirect with respect to the actual translation processes. Here, we use the nascent polypeptide's chemical trait of having a covalently attached tRNA moiety to detect translation intermediates. In a case study, Escherichia coli SecA was shown to undergo nascent polypeptide-dependent translational pauses. We then carried out integrated in vivo and in vitro nascent chain profiling (iNP) to characterize 1,038 proteome members of E. coli that were encoded by the first quarter of the chromosome with respect to their propensities to accumulate polypeptidyl-tRNA intermediates. A majority of them indeed undergo single or multiple pauses, some occurring only in vitro, some occurring only in vivo, and some occurring both in vivo and in vitro. Thus, translational pausing can be intrinsically robust, subject to in vivo alleviation, or require in vivo reinforcement. Cytosolic and membrane proteins tend to experience different classes of pauses; membrane proteins often pause multiple times in vivo. We also note that the solubility of cytosolic proteins correlates with certain categories of pausing. Translational pausing is widespread and diverse in nature.
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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 | 0,001 |
| 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 ».