Identification of changing ribosome protein compositions using cryo-EM and mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Summary The regulatory role of the ribosome in gene expression has come into sharper focus. It has been proposed that ribosomes are dynamic complexes capable of changing their protein composition in response to enviromental stimuli. We applied both cryo-EM and mass spectrometry to identify such changes in S. cerevisiae 80S ribosomes. Cryo-EM shows a fraction (17%) of the ribosome population in yeast growing in glucose lack the ribosomal proteins RPL10 (ul16) and RPS1A/B (eS1). Unexpectedly, this fraction rapidly increases to 34% after the yeast are switched to growth in glycerol. Using quantitative mass spectrometry, we found that the paralog yeast ribosomal proteins RPL8A (eL8A) and RPL8B (eL8B) change their relative proportions in the 80S ribosome when yeast are switched from growth in glucose to glycerol. Using yeast genetics and polysome profiling, we show that yeast ribosomes containing either RPL8A or RPL8B are not functionally interchangeable. Our combined cryo-EM and quantitative proteomic data support the hypothesis that ribosomes are dynamic complexes that alter their composition and functional activity in response to changes in growth or environmental conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».