Inferring translational heterogeneity from <i>Saccharomyces cerevisiae</i> ribosome profiling
Notice bibliographique
Résumé
Translation of mRNAs into proteins by the ribosome is the most important step of protein biosynthesis. Accordingly, translation is tightly controlled and heavily regulated to maintain cellular homeostasis. Ribosome profiling (Ribo-seq) has revolutionized the study of translation by revealing many of its underlying mechanisms. However, equally many aspects of translation remain mysterious, in part also due to persisting challenges in the interpretation of data obtained from Ribo-seq experiments. Here, we show that some of the variability observed in Ribo-seq data has biological origins and reflects programmed heterogeneity of translation. Through a comparative analysis of Ribo-seq data from Saccharomyces cerevisiae, we systematically identify short 3-codon sequences that are differentially translated (DT) across mRNAs, that is, identical sequences that are translated sometimes fast and sometimes slowly beyond what can be attributed to variability between experiments. Remarkably, the thus identified DT sequences link to mechanisms known to regulate translation elongation and are enriched in genes important for protein and organelle biosynthesis. Our results thus highlight examples of translational heterogeneity that are encoded in the genomic sequences and tuned to optimizing cellular homeostasis. More generally, our work highlights the power of Ribo-seq to understand the complexities of translation regulation.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».