Uncovering Transcriptional Regulators and Targets of sRNAs Using an Integrative Data-Mining Approach: H-NS-Regulated RseX as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial small RNAs (sRNAs) play a vital role in pathogenesis by enabling rapid, efficient networks of gene attenuation during infection. In recent decades, there has been a surge in the number of proposed and biochemically-confirmed sRNAs in both Gram-positive and Gram-negative pathogens. However, limited homology, network complexity, and condition specificity of sRNA has stunted complete characterization of the activity and regulation of these RNA regulators. To streamline the discovery of the expression of sRNAs, and their post-transcriptional activities, we propose an integrative in vivo data-mining approach that couples DNA protein occupancy, RNA-seq, and RNA accessibility data with motif identification and target prediction algorithms. We benchmark the approach against a subset of well-characterized E. coli sRNAs for which a degree of in vivo transcriptional regulation and post-transcriptional activity has been previously reported, finding support for known regulation in a large proportion of this sRNA set. We showcase the abilities of our method to expand understanding of sRNA RseX, a known envelope stress-linked sRNA for which a cellular role has been elusive due to a lack of native expression detection. Using the presented approach, we identify a small set of putative RseX regulators and targets for experimental investigation. These findings have allowed us to confirm native RseX expression under conditions that eliminate H-NS repression as well as uncover a post-transcriptional role of RseX in fimbrial regulation. Beyond RseX, we uncover 163 putative regulatory DNA-binding protein sites, corresponding to regulation of 62 sRNAs, that could lead to new understanding of sRNA transcription regulation. For 32 sRNAs, we also propose a subset of top targets filtered by engagement of regions that exhibit binding site accessibility behavior in vivo. We broadly anticipate that the proposed approach will be useful for sRNA-reliant network characterization in bacteria. Such investigations under pathogenesis-relevant environmental conditions will enable us to deduce complex rapid-regulation schemes that support infection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».