RNA Sequencing Unveils Very Small RNAs With Potential Regulatory Functions in Bacteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RNA sequencing (RNA-seq) is the gold standard for the discovery of small non-coding RNAs. Following a long-standing approach, reads shorter than 16 nucleotides (nt) are removed from the small RNA sequencing libraries or datasets. The serendipitous discovery of an eukaryotic 12 nt-long RNA species capable of modulating the microRNA from which they derive prompted us to challenge this dogma and, by expanding the window of RNA sizes down to 8 nt, to confirm the existence of functional very small RNAs (vsRNAs <16 nt). Here we report the detailed profiling of vsRNAs in Escherichia coli , E. coli -derived outer membrane vesicles (OMVs) and five other bacterial strains ( Pseudomonas aeruginosa PA7, P. aeruginosa PAO1, Salmonella enterica serovar Typhimurium 14028S, Legionella pneumophila JR32 Philadelphia-1 and Staphylococcus aureus HG001). vsRNAs of 8–15 nt in length [RNAs (8-15 nt)] were found to be more abundant than RNAs of 16–30 nt in length [RNAs (16–30 nt)]. vsRNA biotypes were distinct and varied within and across bacterial species and accounted for one third of reads identified in the 8–30 nt window. The tRNA-derived fragments (tRFs) have appeared as a major biotype among the vsRNAs, notably Ile-tRF and Ala-tRF, and were selectively loaded in OMVs. tRF-derived vsRNAs appear to be thermodynamically stable with at least 2 G-C basepairs and stem-loop structure. The analyzed tRF-derived vsRNAs are predicted to target several human host mRNAs with diverse functions. Bacterial vsRNAs and OMV-derived vsRNAs could be novel players likely modulating the intricate relationship between pathogens and their hosts.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle