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Enregistrement W2593464858 · doi:10.1128/mbio.00097-17

The Proximity of Ribosomal Protein Genes to <i>oriC</i> Enhances <i>Vibrio cholerae</i> Fitness in the Absence of Multifork Replication

2017· article· en· W2593464858 sur OpenAlexfundno aff
Alfonso Soler‐Bistué, Timmermans Michaël, Didier Mazel

Notice bibliographique

RevuemBio · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut PasteurInstitut national de la recherche scientifiqueAgence Nationale de la RechercheEuropean Molecular Biology Organization
Mots-clésVibrio choleraeBiologyLocus (genetics)Gene dosageGeneticsGeneOrigin of replicationBacterial artificial chromosomeRibosome biogenesisRibosomal RNAReplication timingGenomeComputational biologyGene expressionRibosomeRNABacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recent works suggest that bacterial gene order links chromosome structure to cell homeostasis. Comparative genomics showed that, in fast-growing bacteria, ribosomal protein genes (RP) locate near the replication origin ( oriC ). We recently showed that Vibrio cholerae employs this positional bias as a growth optimization strategy: under fast-growth conditions, multifork replication increases RP dosage and expression. However, RP location may provide advantages in a dosage-independent manner: for example, the physical proximity of the many ribosomal components, in the context of a crowded cytoplasm, may favor ribosome biogenesis. To uncover putative dosage-independent effects, we studied isogenic V. cholerae derivatives in which the major RP locus, S10-spc-α (S10), was relocated to alternative genomic positions. When bacteria grew fast, bacterial fitness was reduced according to the S10 relative distance to oriC . The growth of wild-type V. cholerae could not be improved by additional copies of the locus, suggesting a physiologically optimized genomic location. Slow growth is expected to uncouple RP position from dosage, since multifork replication does not occur. Under these conditions, we detected a fitness impairment when S10 was far from oriC . Deep sequencing followed by marker frequency analysis in the absence of multifork replication revealed an up to 30% S10 dosage reduction associated with its relocation that closely correlated with fitness alterations. Hence, the impact of S10 location goes beyond a growth optimization strategy during feast periods. RP location may be important during the whole life cycle of this pathogen. IMPORTANCE The role of gene order within the bacterial chromosome is poorly understood. In fast growers, the location of genes linked with the expression of genetic information (i.e., transcription and translation) is biased toward oriC . It was proposed that the location of these genes helps to maximize their expression by recruiting multifork replication during fast growth. Our results show that such genomic positioning impacts cell fitness beyond fast-growth conditions, probably across the whole life cycle of fast growers. Thus, the genomic position of key highly expressed genes, such as RP, was finely tuned during the evolution of fast-growing bacteria and may also be important in slow growers. In the near future, many more genes whose genomic position impacts bacterial phenotype will be described. These studies will contribute to discovery the rules of genome organization and application of them for the design of synthetic chromosomes and the creation of artificial life forms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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