tRNA Fusion to Streamline RNA Structure Determination: Case Studies in Probing Aminoacyl-tRNA Sensing Mechanisms by the T-Box Riboswitch
Notice bibliographique
Résumé
RNAs are prone to misfolding and are often more challenging to crystallize and phase than proteins. Here, we demonstrate that tRNA fusion can streamline the crystallization and structure determination of target RNA molecules. This strategy was applied to the T-box riboswitch system to capture a dynamic interaction between the tRNA 3′-UCCA tail and the T-box antiterminator, which senses aminoacylation. We fused the T-box antiterminator domain to the tRNA anticodon arm to capture the intended interaction through crystal packing. This approach drastically improved the probability of crystallization and successful phasing. Multiple structure snapshots captured the antiterminator loop in an open conformation with some resemblance to that observed in the recent co-crystal structures of the full-length T box riboswitch–tRNA complex, which contrasts the resting, closed conformation antiterminator observed in an earlier NMR study. The anticipated tRNA acceptor–antiterminator interaction was captured in a low-resolution crystal structure. These structures combined with our previous success using prohead RNA–tRNA fusions demonstrates tRNA fusion is a powerful method in RNA structure determination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».