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Enregistrement W2467573563 · doi:10.1371/journal.pgen.1006106

Dynamics of Chloroplast Translation during Chloroplast Differentiation in Maize

2016· article· en· W2467573563 sur OpenAlexfundno aff
Prakitchai Chotewutmontri, Alice Barkan

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEgg Farmers of CanadaUniversity of OregonNational Science Foundation
Mots-clésBiologyChloroplastRibosome profilingGene expressionTranslational efficiencyGeneProtein biosynthesisCell biologyPhotosynthesisMessenger RNATranslation (biology)GeneticsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chloroplast genomes in land plants contain approximately 100 genes, the majority of which reside in polycistronic transcription units derived from cyanobacterial operons. The expression of chloroplast genes is integrated into developmental programs underlying the differentiation of photosynthetic cells from non-photosynthetic progenitors. In C4 plants, the partitioning of photosynthesis between two cell types, bundle sheath and mesophyll, adds an additional layer of complexity. We used ribosome profiling and RNA-seq to generate a comprehensive description of chloroplast gene expression at four stages of chloroplast differentiation, as displayed along the maize seedling leaf blade. The rate of protein output of most genes increases early in development and declines once the photosynthetic apparatus is mature. The developmental dynamics of protein output fall into several patterns. Programmed changes in mRNA abundance make a strong contribution to the developmental shifts in protein output, but output is further adjusted by changes in translational efficiency. RNAs with prioritized translation early in development are largely involved in chloroplast gene expression, whereas those with prioritized translation in photosynthetic tissues are generally involved in photosynthesis. Differential gene expression in bundle sheath and mesophyll chloroplasts results primarily from differences in mRNA abundance, but differences in translational efficiency amplify mRNA-level effects in some instances. In most cases, rates of protein output approximate steady-state protein stoichiometries, implying a limited role for proteolysis in eliminating unassembled or damaged proteins under non-stress conditions. Tuned protein output results from gene-specific trade-offs between translational efficiency and mRNA abundance, both of which span a large dynamic range. Analysis of ribosome footprints at sites of RNA editing showed that the chloroplast translation machinery does not generally discriminate between edited and unedited RNAs. However, editing of ACG to AUG at the rpl2 start codon is essential for translation initiation, demonstrating that ACG does not serve as a start codon in maize chloroplasts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations159
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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