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Enregistrement W4315782602 · doi:10.1038/s41467-022-35755-8

Structural basis of transcription recognition of a hydrophobic unnatural base pair by T7 RNA polymerase

2023· article· en· W4315782602 sur OpenAlexaff
Juntaek Oh, Michiko Kimoto, Haoqing Xu, Jenny Chong, Ichiro Hirao, Dong Wang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensXenon Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryBasic Energy SciencesNational Institute of General Medical SciencesAgency for Science, Technology and ResearchOffice of ScienceNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesU.S. Department of Energy
Mots-clésT7 RNA polymeraseRNA polymeraseTranscription (linguistics)PolymeraseRNABase pairChemistryComputational biologyBacteriophageBiologyBiochemistryDNAGeneEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteriophage T7 RNA polymerase (T7 RNAP) is widely used for synthesizing RNA molecules with synthetic modifications and unnatural base pairs (UBPs) for a variety of biotechnical and therapeutic applications. However, the molecular basis of transcription recognition of UBPs by T7 RNAP remains poorly understood. Here we focused on a representative UBP, 7-(2-thienyl)-imidazo[4,5-b]pyridine (Ds) and pyrrole 2-carbaldehyde (Pa), and investigated how the hydrophobic Ds-Pa pair is recognized by T7 RNAP. Our kinetic assays revealed that T7 RNAP selectively recognizes the Ds or Pa base in the templates and preferentially incorporates their cognate unnatural base nucleotide substrate (PaTP or DsTP) over natural NTPs. Our structural studies reveal that T7 RNAP recognizes the unnatural substrates at the pre-insertion state in a distinct manner compared to natural substrates. These results provide mechanistic insights into transcription recognition of UBP by T7 RNAP and provide valuable information for designing the next generation of UBPs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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