Interactions among Redox Regulators and the CtrA Phosphorelay in Dinoroseobacter shibae and Rhodobacter capsulatus
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria employ regulatory networks to detect environmental signals and respond appropriately, often by adjusting gene expression. Some regulatory networks influence many genes, and many genes are affected by multiple regulatory networks. Here, we investigate the extent to which regulatory systems controlling aerobic–anaerobic energetics overlap with the CtrA phosphorelay, an important system that controls a variety of behavioral processes, in two metabolically versatile alphaproteobacteria, Dinoroseobacter shibae and Rhodobacter capsulatus. We analyzed ten available transcriptomic datasets from relevant regulator deletion strains and environmental changes. We found that in D. shibae, the CtrA phosphorelay represses three of the four aerobic–anaerobic Crp/Fnr superfamily regulator-encoding genes (fnrL, dnrD, and especially dnrF). At the same time, all four Crp/Fnr regulators repress all three phosphorelay genes. Loss of dnrD or dnrF resulted in activation of the entire examined CtrA regulon, regardless of oxygen tension. In R. capsulatus FnrL, in silico and ChIP-seq data also suggested regulation of the CtrA regulon, but it was only with loss of the redox regulator RegA where an actual transcriptional effect on the CtrA regulon was observed. For the first time, we show that there are complex interactions between redox regulators and the CtrA phosphorelays in these bacteria and we present several models for how these interactions might occur.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».