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Enregistrement W4285729124 · doi:10.1073/pnas.2122335119

Orchestrated translation specializes dinoflagellate metabolism three times per day

2022· article· en· W4285729124 sur OpenAlexafffund
Carl Bowazolo, Bo Song, Sonia Dorion, Mathieu Beauchemin, Samuel Chevrier, Jean Rivoal, David Morse

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaGovernment of Canada
Mots-clésRibosome profilingBiologyTranslation (biology)Protein biosynthesisTranscriptomeRibosomeCarbon fixationGene expressionGeneGene expression profilingAmino acidCell biologyMessenger RNABiochemistryRNAPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many cells specialize for different metabolic tasks at different times over their normal ZT cycle by changes in gene expression. However, in most cases, circadian gene expression has been assessed at the mRNA accumulation level, which may not faithfully reflect protein synthesis rates. Here, we use ribosome profiling in the dinoflagellate Lingulodinium polyedra to identify thousands of transcripts showing coordinated translation. All of the components in carbon fixation are concurrently regulated at ZT0, predicting the known rhythm of carbon fixation, and many enzymes involved in DNA replication are concurrently regulated at ZT12, also predicting the known rhythm in this process. Most of the enzymes in glycolysis and the TCA cycle are also regulated together, suggesting rhythms in these processes as well. Surprisingly, a third cluster of transcripts show peak translation at approximately ZT16, and these transcripts encode enzymes involved in transcription, translation, and amino acid biosynthesis. The latter has physiological consequences, as measured free amino acid levels increase at night and thus represent a previously undocumented rhythm in this model. Our results suggest that ribosome profiling may be a more accurate predictor of changed metabolic state than transcriptomics.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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