Differences in codon bias and GC content contribute to the balanced expression of TLR7 and TLR9
Notice bibliographique
Résumé
The innate immune system detects diverse microbial species with a limited repertoire of immune receptors that recognize nucleic acids. The cost of this immune surveillance strategy is the potential for inappropriate recognition of self-derived nucleic acids and subsequent autoimmune disease. The relative expression of two closely related receptors, Toll-like receptor (TLR) 7 and TLR9, is balanced to allow recognition of microbial nucleic acids while limiting recognition of self-derived nucleic acids. Situations that tilt this balance toward TLR7 promote inappropriate responses, including autoimmunity; therefore, tight control of expression is critical for proper homeostasis. Here we report that differences in codon bias limit TLR7 expression relative to TLR9. Codon optimization of Tlr7 increases protein levels as well as responses to ligands, but, unexpectedly, these changes only modestly affect translation. Instead, we find that much of the benefit attributed to codon optimization is actually the result of enhanced transcription. Our findings, together with other recent examples, challenge the dogma that codon optimization primarily increases translation. We propose that suboptimal codon bias, which correlates with low guanine-cytosine (GC) content, limits transcription of certain genes. This mechanism may establish low levels of proteins whose overexpression leads to particularly deleterious effects, such as TLR7.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».