Differential expression of duplicated ribosomal protein genes modifies ribosome composition in response to stress
Notice bibliographique
Résumé
In Saccharomyces cerevisiae, most ribosomal proteins are synthesized from duplicated genes, increasing the potential for ribosome heterogeneity. However, the contribution of these duplicated genes to ribosome production and the mechanism determining their relative expression remain unclear. Here we demonstrate that in most cases, one of the two gene copies generate the bulk of the active ribosomes under normal growth conditions, while the other copy is favored only under stress. To understand the origin of these differences in paralog expression and their contribution to ribosome heterogeneity we used RNA polymerase II ChIP-Seq, RNA-seq, polyribosome association and peptide-based mass-spectrometry to compare their transcription potential, splicing, mRNA abundance, translation potential, protein abundance and incorporation into ribosomes. In normal conditions a post-transcriptional expression hierarchy of the duplicated ribosomal protein genes is the product of the efficient splicing, high stability and efficient translation of the major paralog mRNA. Exposure of the cell to stress modifies the expression ratio of the paralogs by repressing the expression of the major paralog and thus increasing the number of ribosomes carrying the minor paralog. Together the data indicate that duplicated ribosomal protein genes underlie a modular network permitting the modification of ribosome composition in response to changing growth conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».