Investigating the role of RNA structures in transcriptional pausing using in vitro assays and in silico analyses
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional pausing occurs across the bacterial genome but the importance of this mechanism is still poorly understood. Only few pauses were observed during the previous decades, leaving an important gap in understanding transcription mechanisms. Using the well-known Escherichia coli hisL and trpL pause sites as models, we describe here the relation of pause sites with upstream RNA structures suspected to stabilize pausing. We find that the transcription factor NusA influences the pause half-life at leuL, pheL and thrL pause sites. Using a mutagenesis approach, we observe that transcriptional pausing is affected in all tested pause sites, suggesting that the upstream RNA sequence is important for transcriptional pausing. Compensatory mutations assessing the presence of RNA hairpins did not yield clear conclusions, indicating that complex RNA structures or transcriptional features may be playing a role in pausing. Moreover, using a bioinformatic approach, we explored the relation between a DNA consensus sequence important for pausing and putative hairpins among thousands of pause sites in E. coli. We identified 2125 sites presenting hairpin-dependent transcriptional pausing without consensus sequence, suggesting that this mechanism is widespread across E. coli. This study paves the way to understand the role of RNA structures in transcriptional pausing.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».