MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3207943222 · doi:10.1101/2021.10.13.464283

Ribosomal protein S1 plays a critical role in horizontal gene transfer by mediating the expression of foreign mRNAs

2021· preprint· en· W3207943222 sur OpenAlexaff
Luc Roberts, Hans‐Joachim Wieden

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorizontal gene transferRibosomeBiologyGeneGeneticsTranslation (biology)Protein biosynthesisRibosomal RNAgenomic DNAGene expressionTransfer RNARNACell biologyMessenger RNAGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The emergence of multi-antibiotic resistant bacteria is one of the largest threats to global heath. This rise is due to the genomic plasticity of bacteria, allowing rapid acquisition of antibiotic resistance through the uptake of foreign DNA (i.e. horizontal gene transfer, HGT). This genomic plasticity is not limited to DNA from bacteria, highly divergent (trans-kingdom) mRNA have been reported to drive translation in E. coli . Trans-kingdom activity has been attributed to mRNA tertiary structure suggesting the bacterial translation machinery bottle-necks HGT, restricting the expression of foreign DNA. However, here we show that tertiary structure is not responsible for ribosome recruitment and that the translation efficiency is dependent on ribosomal protein S1 and an A-rich Shine-Dalgarno-like element. The S1-facilitated ability of ribosomes to identify and exploit A-rich sequences in foreign RNA highlights the important role that S1 plays in horizontal gene transfer, the robustness of canonical prokaryotic translation, and bacterial evolution.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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)0,0040,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetRNA and protein synthesis mechanisms→Travaux en français237 207→