The extent of ribosome queuing in budding yeast
Notice bibliographique
Résumé
Ribosome queuing is a fundamental phenomenon suggested to be related to topics such as genome evolution, synthetic biology, gene expression regulation, intracellular biophysics, and more. However, this phenomenon hasn't been quantified yet at a genomic level. Nevertheless, methodologies for studying translation (e.g. ribosome footprints) are usually calibrated to capture only single ribosome protected footprints (mRPFs) and thus limited in their ability to detect ribosome queuing. On the other hand, most of the models in the field assume and analyze a certain level of queuing. Here we present an experimental-computational approach for studying ribosome queuing based on sequencing of RNA footprints extracted from pairs of ribosomes (dRPFs) using a modified ribosome profiling protocol. We combine our approach with traditional ribosome profiling to generate a detailed profile of ribosome traffic. The data are analyzed using computational models of translation dynamics. The approach was implemented on the Saccharomyces cerevisiae transcriptome. Our data shows that ribosome queuing is more frequent than previously thought: the measured ratio of ribosomes within dRPFs to mRPFs is 0.2-0.35, suggesting that at least one to five translating ribosomes is in a traffic jam; these queued ribosomes cannot be captured by traditional methods. We found that specific regions are enriched with queued ribosomes, such as the 5'-end of ORFs, and regions upstream to mRPF peaks, among others. While queuing is related to higher density of ribosomes on the transcript (characteristic of highly translated genes), we report cases where traffic jams are relatively more severe in lowly expressed genes and possibly even selected for. In addition, our analysis demonstrates that higher adaptation of the coding region to the intracellular tRNA levels is associated with lower queuing levels. Our analysis also suggests that the Saccharomyces cerevisiae transcriptome undergoes selection for eliminating traffic jams. Thus, our proposed approach is an essential tool for high resolution analysis of ribosome traffic during mRNA translation and understanding its evolution.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».