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Enregistrement W3115791964 · doi:10.1101/2020.12.28.424630

Structural dynamics of the SARS-CoV-2 frameshift-stimulatory pseudoknot reveal topologically distinct conformers

2020· preprint· en· W3115791964 sur OpenAlexafffund
Krishna Neupane, Meng Zhao, Aaron Lyons, Sneha Munshi, Sandaru M. Ileperuma, Dustin B. Ritchie, Noel Q. Hoffer, Abhishek Narayan, Michael T. Woodside

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésPseudoknotTranslational frameshiftConformational isomerismFrameshift mutationRibosomeRNAStem-loopMolecular dynamicsBiophysicsOptical tweezersChemistryComputational biologyNucleic acid structureFolding (DSP implementation)BiologyPhysicsGeneticsMoleculeComputational chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The RNA pseudoknot that stimulates −1 programmed ribosomal frameshifting in SARS coronavirus-2 (SARS-CoV-2) is a possible drug target. To understand how this 3-stemmed pseudoknot responds to the mechanical tension applied by ribosomes during translation, which is thought to play a key role during frame-shifting, we probed its structural dynamics under tension using optical tweezers. Unfolding curves revealed that the frameshift signal formed multiple different structures: at least two distinct pseudoknotted conformers with different unfolding forces and energy barriers, as well as alternative stem-loop structures. Refolding curves showed that stem 1 formed first in the pseudoknotted conformers, followed by stem 3 and then stem 2. By extending the handle holding the RNA to occlude the 5′ end of stem 1, the proportion of the different pseudoknot conformers could be altered systematically, consistent with structures observed in cryo-EM images and computational simulations that had distinct topologies: the 5′ end of the RNA threaded through the 3-helix junction to form a ring-knot, or unthreaded as in more standard H-type pseudoknots. These results resolve the folding mechanism of the frameshift signal in SARS-CoV-2 and highlight the dynamic conformational heterogeneity of this RNA, with important implications for structure-based drug-discovery efforts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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