Anatomy of footprint extension in ribosome profiling reveals translational landscape mediated by S1 protein in bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ribosome profiling — RNase footprinting of ribosome-bound mRNA — has been a unique and powerful method, applied to widespread organisms to survey ribosome traversal along mRNAs. In contrast to eukaryotes, bacterial ribosome footprints show a broad range of sizes, reflecting the differential states of ribosomes. However, the origin remains unclear. Here, we show that rotated state of ribosomes and intramolecular RNA duplexes each extend bacterial ribosome footprints at the 5′ end. Combining elongation inhibitors, cryo-electron microscopy, and ribosome profiling, we demonstrated that the rotated state of ribosomes results in long footprints. Along the subunit rotation, ribosomal protein S1 — a 30S-subunit RNA-binding protein — sterically protects mRNA at the 5′ end of the ribosome from RNase digestion and facilitates elongation of the ribosome. Moreover, we found that ribosomes stalled on ycbZ mRNA generate prolonged footprints because of their unique RNA secondary structure proximal to ribosomes. Through the studies of footprint extension, our results revealed S1-mediated stabilization of translation elongation and provide ribosome profiling approach to probe the conformational diversity of ribosomes in bacteria.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».