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Enregistrement W4292566460 · doi:10.1101/2022.08.19.504567

Geometric differences in the ribosome exit tunnel impact the escape of small nascent proteins

2022· preprint· en· W4292566460 sur OpenAlexafffund
Shiqi Yu, Simcha Srebnik, Khanh Dao Duc

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésEukaryoteRibosomeFolding (DSP implementation)Protein foldingTranslation (biology)BiologyPhysicsProkaryoteBiophysicsGeometryRNAGeneticsCell biologyMessenger RNAGeneMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The exit tunnel is the sub-compartment of the ribosome that contains the nascent polypeptide chain and as such, is involved in various vital functions, including regulation of translation and protein folding. As the geometry of the tunnel shows important differences across species, we focus on key geometrical features of eukaryote and prokaryote tunnels. We used a simple coarse-grained molecular dynamics model to study the role of the tunnel geometry in the post-translational escape of short proteins (sORF’s), with lengths ranging from 6 to 56 amino acids. We found that the probability of escape for prokaryotes is one for all but the 12-mer chains. Moreover, proteins of this length have an extremely low escape probability in eukaryotes. A detailed examination of the associated single trajectories and energy profiles showed that these variations can be explained by the interplay between the protein configurational space and the confinement effects introduced by the constriction sites of the ribosome exit tunnel. For certain lengths, either one or both of the constriction sites can lead to the trapping of the protein in the “pocket” regions preceding these sites. As the distribution of existing sORF’s indicate some bias in length that is consistent with our findings, we finally suggest that the constraints imposed by the tunnel geometry have impacted the evolution of sORF’s.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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