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Enregistrement W3024682491 · doi:10.1261/rna.074112.119

Dual-level autoregulation of the <i>E. coli</i> DeaD RNA helicase via mRNA stability and Rho-dependent transcription termination

2020· article· en· W3024682491 sur OpenAlexfundno aff
Sandeep Ojha, Chaitanya Jain

Notice bibliographique

RevueRNA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésBiologyRNA Helicase ATranscription (linguistics)Messenger RNAHelicaseDegradosomeRNACell biologyUntranslated regionDEAD boxMolecular biologyNon-coding RNAGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DEAD-box proteins (DBPs) are RNA remodeling factors associated with RNA helicase activity that are found in nearly all organisms. Despite extensive studies on the mechanisms used by DBPs to regulate RNA function, very little is known about how DBPs themselves are regulated. In this work, we have analyzed the expression and regulation of DeaD/CsdA, the largest of the DBPs in Escherichia coli ( E. coli ). We show that deaD transcription initiates 838 nt upstream of the start of the coding region. We have also found that DeaD is autoregulated through a negative feedback mechanism that operates both at the level of deaD mRNA stability and Rho-dependent transcription termination, and this regulation is dependent upon its mRNA 5′ untranslated region (5′ UTR). These findings suggest that DeaD might be regulating the conformation of its own mRNA through its RNA helicase activity to facilitate ribonuclease and Rho access to its 5′ UTR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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