Binding of the RNA Chaperone Hfq on Target mRNAs Promotes the Small RNA RyhB-Induced Degradation in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Many RNA-RNA interactions depend on molecular chaperones to form and remain stable in living cells. A prime example is the RNA chaperone Hfq, which is a critical effector involved in regulatory interactions between small RNAs (sRNAs) and cognate target mRNAs in Enterobacteriaceae. While there is a great deal of in vitro biochemical evidence supporting the model that Hfq enhances rates or affinities of sRNA:mRNA interactions, there is little corroborating in vivo evidence. Here we used in vivo tools including reporter genes, co-purification assays, and super-resolution microscopy to analyze the role of Hfq in RyhB-mediated regulation, and we found that Hfq is often unnecessary for efficient RyhB:mRNA complex formation in vivo. Remarkably, our data suggest that a primary function of Hfq is to promote RyhB-induced cleavage of mRNA targets by RNase E. Moreover, our work indicates that Hfq plays a more limited role in dictating regulatory outcomes following sRNAs RybB and DsrA complex formation with specific target mRNAs. Our investigation helps evaluate the roles played by Hfq in some RNA-mediated regulation.
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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 ».