Characterization of ADAT2/3 molecules in <i>Trypanosoma cruzi</i> and regulation of mucin gene expression by tRNA editing
Notice bibliographique
Résumé
Adenosine-to-inosine conversion at position 34 (A34-to-I) of certain tRNAs is essential for expanding their decoding capacity. This reaction is catalyzed by the adenosine deaminase acting on tRNA (ADAT) complex, which in Eukarya is formed by two subunits: ADAT2 and ADAT3. We herein identified and thoroughly characterized the ADAT molecules from the protozoan pathogen Trypanosoma cruzi, the causative agent of Chagas Disease. TcADAT2 and TcADAT3 spontaneously form a catalytically active complex, as shown by expression in engineered bacteria and/or by the increased ex vivo tRNA A-to-I deamination activity of T. cruzi epimastigotes overexpressing TcADAT subunits. Importantly, enhanced TcADAT2/3 activity in transgenic parasites caused a shift in their in vivo tRNAThrAGU signature, which correlated with significant changes in the expression of the Thr-rich TcSMUG proteins. To our knowledge, this is the first evidence indicating that T. cruzi tRNA editing can be modulated in vivo, in turn post-transcriptionally changing the expression of specific genes. Our findings suggest tRNA editing/availability as a forcible step in controlling gene expression and driving codon adaptation in T. cruzi. Moreover, we unveil certain differences between parasite and mammalian host tRNA editing and processing, such as cytosine-to-uridine conversion at position 32 of tRNAThrAGU in T. cruzi, that may be exploited for the identification of novel druggable targets of intervention.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».