MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3152693069 · doi:10.1101/2021.04.11.439338

Emergent RNA-RNA interactions can promote stability in a nascent phototrophic endosymbiosis

2021· preprint· en· W3152693069 sur OpenAlexaff
Benjamin H. Jenkins, Finlay Maguire, Guy Leonard, Joshua D Eaton, Steven West, Benjamin E. Housden, Studholme David, Thomas A. Richards

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesLister Institute of Preventive MedicineUniversity of ExeterWellcome Trust
Mots-clésEndosymbiosisEukaryoteBiologyArgonauteRNARNA interferenceCell biologyGeneGeneticsPlastidGenomeChloroplast

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Eukaryote-eukaryote endosymbiosis was responsible for the spread of chloroplast (plastid) organelles. Stability is required for the metabolic and genetic integration that drives the establishment of new organelles, yet the mechanisms which act to stabilise nascent endosymbioses – between two fundamentally selfish biological organisms – are unclear. Theory suggests that enforcement mechanisms, which punish misbehaviour, may act to stabilise such interactions by resolving conflict. However, how such mechanisms can emerge in a nascent endosymbiosis has yet to be explored. Here, we propose that endosymbiont-host RNA-RNA interactions, arising from digestion of the endosymbiont population, can result in a cost to host growth for breakdown of the endosymbiosis. Using the model nascent endosymbiosis, Paramecium bursaria – Chlorella spp., we demonstrate that this mechanism is dependent on the host RNA-interference (RNAi) system. We reveal through small RNA (sRNA) sequencing that endosymbiont-derived mRNA released upon endosymbiont digestion can be processed by the host RNAi system into 23-nt sRNA. We predict multiple regions of shared sequence identity between endosymbiont and host mRNA, and demonstrate through delivery of synthetic endosymbiont sRNA that exposure to these regions can knock-down expression of complementary host genes, resulting in a cost to host growth. This process of host gene knock-down in response to endosymbiont-derived RNA processing by host RNAi factors, which we term ‘RNAi-collisions’, represents a mechanism which can promote stability in a nascent eukaryote-eukaryote endosymbiosis. By imposing a cost for breakdown of the endosymbiosis, endosymbiont-host RNA-RNA interactions may drive maintenance of the symbiosis across fluctuating ecological conditions and symbiotic status. SIGNIFICANCE STATEMENT Stable endosymbiosis between eukaryotic microbes has driven the evolution of further cellular complexity. Yet the mechanisms which can act to stabilise a nascent eukaryote-eukaryote endosymbiosis are unclear. Using the model nascent endosymbiotic system, Paramecium bursaria–Chlorella , we demonstrate that endosymbiont-host RNA-RNA interactions can drive a cost to host growth upon endosymbiont digestion, punishing the host for misbehaviour. These RNA-RNA interactions are facilitated by the host RNA-interference system. For endosymbiont mRNA sharing a high-level of sequence identity with host transcripts, this process can result in host gene knock-down. We propose that these endosymbiont-host RNA-RNA interactions–‘RNAi collisions’–represent a viable enforcement mechanism to sanction the host for breakdown of the endosymbiosis, promoting the stability of a nascent endosymbiotic interaction.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetProtist diversity and phylogenyTravaux en français237 207