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Enregistrement W2614869152 · doi:10.1093/nar/gkx434

Translational control and Rho-dependent transcription termination are intimately linked in riboswitch regulation

2017· article· en· W2614869152 sur OpenAlexaff
Laurène Bastet, Adrien Chauvier, Navjot Singh, Antony Lussier, Anne-Marie Lamontagne, Karine Prévost, Éric Massé, Joseph T. Wade, Daniel A. Lafontaine

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésRiboswitchBiologyTranscription (linguistics)RNARegulation of gene expressionGene expressionReporter geneGeneticsCell biologyGeneRNA polymeraseBacillus subtilisNon-coding RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Riboswitches are regulatory elements that control gene expression by altering RNA structure upon the binding of specific metabolites. Although Bacillus subtilis riboswitches have been shown to control premature transcription termination, less is known about regulatory mechanisms employed by Escherichia coli riboswitches, which are predicted to regulate mostly at the level of translation initiation. Here, we present experimental evidence suggesting that the majority of known E. coli riboswitches control transcription termination by using the Rho transcription factor. In the case of the thiamin pyrophosphate-dependent thiM riboswitch, we find that Rho-dependent transcription termination is triggered as a consequence of translation repression. Using in vitro and in vivo assays, we show that the Rho-mediated regulation relies on RNA target elements located at the beginning of thiM coding region. Gene reporter assays indicate that relocating Rho target elements to a different gene induces transcription termination, demonstrating that such elements are modular domains controlling Rho. Our work provides strong evidence that translationally regulating riboswitches also regulate mRNA levels through an indirect control mechanism ensuring tight control of gene expression.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations93
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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