A transposon-derived small RNA regulates gene expression in Salmonella Typhimurium
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial sRNAs play an important role in regulating many cellular processes including metabolism, outer membrane homeostasis and virulence. Although sRNAs were initially found in intergenic regions, there is emerging evidence that protein coding regions of the genome are a rich reservoir of sRNAs. Here we report that the 5΄UTR of IS200 transposase mRNA (tnpA) is processed to produce regulatory RNAs that affect expression of over 70 genes in Salmonella Typhimurium. We provide evidence that the tnpA derived sRNA base-pairs with invF mRNA to repress expression. As InvF is a transcriptional activator of SPI-1 encoded and other effector proteins, tnpA indirectly represses these genes. We show that deletion of IS200 elements in S. Typhimurium increases invasion in vitro and reduces growth rate, while over-expression of tnpA suppresses invasion. Our work indicates that tnpA acts as an sRNA 'sponge' that sets a threshold for activation of Salmonella pathogenicity island (SPI)-1 effector proteins and identifies a new class of 'passenger gene' for bacterial transposons, providing the first example of a bacterial transposon producing a regulatory RNA that controls host gene expression.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».