Evolving Mistranslating tRNAs Through a Phenotypically Ambivalent Intermediate in<i>Saccharomyces cerevisiae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is increasingly apparent that the genetic code is not static and that organisms use variations in the genetic code for selective advantage. Berg... The genetic code converts information from nucleic acid into protein. The genetic code was thought to be immutable, yet many examples in nature indicate that variations to the code provide a selective advantage. We used a sensitive selection system involving suppression of a deleterious allele (tti2-L187P) in Saccharomyces cerevisiae to detect mistranslation and identify mechanisms that allow genetic code evolution. Though tRNASer containing a proline anticodon (UGG) is toxic, using our selection system we identified four tRNASer UGG variants, each with a single mutation, that mistranslate at a tolerable level. Mistranslating tRNALeu UGG variants were also obtained, demonstrating the generality of the approach. We characterized two of the tRNASer UGG variants. One contained a G26A mutation, which reduced cell growth to 70% of the wild-type rate, induced a heat shock response, and was lost in the absence of selection. The reduced toxicity of tRNASer UGG-G26A is likely through increased turnover of the tRNA, as lack of methylation at G26 leads to degradation via the rapid tRNA decay pathway. The second tRNASer UGG variant, with a G9A mutation, had minimal effect on cell growth, was relatively stable in cells, and gave rise to less of a heat shock response. In vitro, the G9A mutation decreases aminoacylation and affects folding of the tRNA. Notably, the G26A and G9A mutations were phenotypically neutral in the context of an otherwise wild-type tRNASer. These experiments reveal a model for genetic code evolution in which tRNA anticodon mutations and mistranslation evolve through phenotypically ambivalent intermediates that reduce tRNA function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».