Genome-scale analyses of transcriptional start sites in Mycobacterium marinum under normoxic and hypoxic conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypoxic stress plays a critical role in the persistence of Mycobacterium tuberculosis (Mtb) infection, but the mechanisms underlying this adaptive response remain ill defined. MATERIAL AND METHODS: In this study, using M. marinum as a surrogate, we analyzed hypoxic responses at the transcriptional level by Cappable-seq and regular RNA-seq analyses. RESULTS: A total of 6808 transcriptional start sites (TSSs) were identified under normoxic and hypoxic conditions. Among these TSSs, 1112 were upregulated and 1265 were downregulated in response to hypoxic stress. Using SigE-recognized consensus sequence, we identified 59 SigE-dependent promoters and all were upregulated under hypoxic stress, suggesting an important role for SigE in this process. We also compared the performance of Cappable-seq and regular RNA-seq using the same RNA samples collected from normoxic and hypoxic conditions, and confirmed that Cappable-seq is a valuable approach for global transcriptional regulation analyses. CONCLUSIONS: Our results provide insights and information for further characterization of responses to hypoxia in mycobacteria, and prove that Cappable-seq is a valuable approach for global transcriptional studies in mycobacteria.
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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 ».