Contrasting silencing mechanisms of the same target mRNA by two regulatory RNAs in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Small RNAs are key components of complex regulatory networks. These molecules can integrate multiple cellular signals to control specific target mRNAs. The recent development of high-throughput methods tremendously helped to characterize the full targetome of sRNAs. Using MS2-affinity purification coupled with RNA sequencing (MAPS) technology, we reveal the targetomes of two sRNAs, CyaR and RprA. Interestingly, both CyaR and RprA interact with the 5'-UTR of hdeD mRNA, which encodes an acid-resistance membrane protein. We demonstrate that CyaR classically binds to the RBS of hdeD, interfering with translational initiation. We identified an A/U-rich motif on hdeD, which is bound by the RNA chaperone Hfq. Our results indicate that binding of this motif by Hfq is required for CyaR-induced degradation of hdeD mRNA. Additional data suggest that two molecules of RprA must bind the 5'-UTR of hdeD to block translation initiation. Surprisingly, while both CyaR and RprA sRNAs bind to the same motif on hdeD mRNA, RprA solely acts at the translational level, leaving the target RNA intact. By interchanging the seed region of CyaR and RprA sRNAs, we also swap their regulatory behavior. These results suggest that slight changes in the seed region could modulate the regulation of target mRNAs.
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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 | 0,001 | 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 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 ».