MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773093255 · doi:10.1038/s41598-017-17918-6

Elucidating the 16S rRNA 3′ boundaries and defining optimal SD/aSD pairing in Escherichia coli and Bacillus subtilis using RNA-Seq data

2017· article· en· W2773093255 sur OpenAlexafffund
Yulong Wei, Jordan R. Silke, Xuhua Xia

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBacillus subtilisBiology16S ribosomal RNAGeneticsRNARibosomal RNAEscherichia coliComputational biologyGeneBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial translation initiation is influenced by base pairing between the Shine-Dalgarno (SD) sequence in the 5' UTR of mRNA and the anti-SD (aSD) sequence at the free 3' end of the 16S rRNA (3' TAIL) due to: 1) the SD/aSD sequence binding location and 2) SD/aSD binding affinity. In order to understand what makes an SD/aSD interaction optimal, we must define: 1) terminus of the 3' TAIL and 2) extent of the core aSD sequence within the 3' TAIL. Our approach to characterize these components in Escherichia coli and Bacillus subtilis involves 1) mapping the 3' boundary of the mature 16S rRNA using high-throughput RNA sequencing (RNA-Seq), and 2) identifying the segment within the 3' TAIL that is strongly preferred in SD/aSD pairing. Using RNA-Seq data, we resolve previous discrepancies in the reported 3' TAIL in B. subtilis and recovered the established 3' TAIL in E. coli. Furthermore, we extend previous studies to suggest that both highly and lowly expressed genes favor SD sequences with intermediate binding affinity, but this trend is exclusive to SD sequences that complement the core aSD sequences defined herein.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetRNA and protein synthesis mechanismsTravaux en français237 207