Mistranslation of the genetic code by a new family of bacterial transfer RNAs
Notice bibliographique
Résumé
The correct coupling of amino acids with transfer RNAs (tRNAs) is vital for translating genetic information into functional proteins. Errors during this process lead to mistranslation, where a codon is translated using the wrong amino acid. While unregulated and prolonged mistranslation is often toxic, growing evidence suggests that organisms, from bacteria to humans, can induce and use mistranslation as a mechanism to overcome unfavorable environmental conditions. Most known cases of mistranslation are caused by translation factors with poor substrate specificity or when substrate discrimination is sensitive to molecular changes such as mutations or posttranslational modifications. Here we report two novel families of tRNAs, encoded by bacteria from the Streptomyces and Kitasatospora genera, that adopted dual identities by integrating the anticodons AUU (for Asn) or AGU (for Thr) into the structure of a distinct proline tRNA. These tRNAs are typically encoded next to a full-length or truncated version of a distinct isoform of bacterial-type prolyl-tRNA synthetase. Using two protein reporters, we showed that these tRNAs translate asparagine and threonine codons with proline. Moreover, when expressed in Escherichia coli, the tRNAs cause varying growth defects due to global Asn-to-Pro and Thr-to-Pro mutations. Yet, proteome-wide substitutions of Asn with Pro induced by tRNA expression increased cell tolerance to the antibiotic carbenicillin, indicating that Pro mistranslation can be beneficial under certain conditions. Collectively, our results significantly expand the catalog of organisms known to possess dedicated mistranslation machinery and support the concept that mistranslation is a mechanism for cellular resiliency against environmental stress.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».