Riboregulation of bacterial and archaeal transposition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The coexistence of transposons with their hosts depends largely on transposition levels being tightly regulated to limit the mutagenic burden associated with frequent transposition. For 'DNA-based' (class II) bacterial transposons there is growing evidence that regulation through small noncoding RNAs and/or the RNA-binding protein Hfq are prominent mechanisms of defense against transposition. Recent transcriptomics analyses have identified many new cases of antisense RNAs (asRNA) that potentially could regulate the expression of transposon-encoded genes giving the impression that asRNA regulation of DNA-based transposons is much more frequent than previously thought. Hfq is a highly conserved bacterial protein that plays a central role in posttranscriptional gene regulation and stress response pathways in many bacteria. Three different mechanisms for Hfq-directed control of bacterial transposons have been identified to date highlighting the versatility of this protein as a regulator of bacterial transposons. There is also evidence emerging that some DNA-based transposons encode RNAs that could regulate expression of host genes. In the case of IS200, which appears to have lost its ability to transpose, contributing a regulatory RNA to its host could account for the persistence of this mobile element in a wide range of bacterial species. It remains to be seen how prevalent these transposon-encoded RNA regulators are, but given the relatively large amount of intragenic transcription in bacterial genomes, it would not be surprising if new examples are forthcoming. WIREs RNA 2016, 7:382-398. doi: 10.1002/wrna.1341 For further resources related to this article, please visit the WIREs website.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle