A novel fluorescent reporter sensitive to serine mis-incorporation
Notice bibliographique
Résumé
High-fidelity translation was considered a requirement for living cells. The frozen accident theory suggested that any deviation from the standard genetic code should result in the production of so much mis-made and non-functional proteins that cells cannot remain viable. Studies in bacterial, yeast, and mammalian cells show that significant levels of mistranslation (1–10% per codon) can be tolerated or even beneficial under conditions of oxidative stress. Single tRNA mutants, which occur naturally in the human population, can lead to amino acid mis-incorporation at a codon or set of codons. The rate or level of mistranslation can be difficult or impossible to measure in live cells. We developed a novel red fluorescent protein reporter that is sensitive to serine (Ser) mis-incorporation at proline (Pro) codons. The mCherry Ser151Pro mutant is efficiently produced in Escherichia coli but non-fluorescent. We demonstrated in cells and with purified mCherry protein that the fluorescence of mCherry Ser151Pro is rescued by two different tRNASer gene variants that were mutated to contain the Pro (UGG) anticodon. Ser mis-incorporation was confirmed by mass spectrometry. Remarkably, E. coli tolerated mistranslation rates of ~10% per codon with negligible reduction in growth rate. Conformational sampling simulations revealed that the Ser151Pro mutant leads to significant changes in the conformational freedom of the chromophore precursor, which is indicative of a defect in chromophore maturation. Together our data suggest that the mCherry Ser151 mutants may be used to report Ser mis-incorporation at multiple other codons, further expanding the ability to measure mistranslation in living cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».