Deep sequencing defines the transcriptional map of<i>L. pneumophila</i>and identifies growth phase-dependent regulated ncRNAs implicated in virulence
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Notice bibliographique
Résumé
The bacterium Legionella pneumophila is found ubiquitously in aquatic environments and can cause a severe pneumonia in humans called Legionnaires' disease. How this bacterium switches from intracellular to extracellular life and adapts to different hosts and environmental conditions is only partly understood. Here we used RNA deep sequencing from exponentially (replicative) and post exponentially (virulent) grown L. pneumophila to analyze the transcriptional landscape of its entire genome. We established the complete operon map and defined 2561 primary transcriptional start sites (TSS). Interestingly, 187 of the 1805 TSS of protein-coding genes contained tandem promoters of which 93 show alternative usage dependent on the growth phase. Similarly, over 60% of 713 here identified ncRNAs are phase dependently regulated. Analysis of their conservation among the seven L. pneumophila genomes sequenced revealed many strain specific differences suggesting that L. pneumophila contains a highly dynamic pool of ncRNAs. Analysis of six ncRNAs exhibiting the same expression pattern as virulence genes showed that two, Lppnc0584 and Lppnc0405 are indeed involved in intracellular growth of L. pneumophila in A. castellanii. Furthermore, L. pneumophila encodes a small RNA named RsmX that functions together with RsmY and RsmZ in the LetA-CsrA regulatory pathway, crucial for the switch to the virulent phenotype. Together our data provide new insight into the transcriptional organization of the L. pneumophila genome, identified many new ncRNAs and will provide a framework for the understanding of virulence and adaptation properties of L. pneumophila.
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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) | 0,000 | 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.
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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