Functional analysis of the AUG initiator codon context reveals novel conserved sequences that disfavor mRNA translation in eukaryotes
Notice bibliographique
Résumé
mRNA translation is a fundamental process for life. Selection of the translation initiation site (TIS) is crucial, as it establishes the correct open reading frame for mRNA decoding. Studies in vertebrate mRNAs discovered that a purine at -3 and a G at +4 (where A of the AUG initiator codon is numbered + 1), promote TIS recognition. However, the TIS context in other eukaryotes has been poorly experimentally analyzed. We analyzed in vitro the influence of the -3, -2, -1 and + 4 positions of the TIS context in rabbit, Drosophila, wheat, and yeast. We observed that -3A conferred the best translational efficiency across these species. However, we found variability at the + 4 position for optimal translation. In addition, the Kozak motif that was defined from mammalian cells was only weakly predictive for wheat and essentially non-predictive for yeast. We discovered eight conserved sequences that significantly disfavored translation. Due to the big differences in translational efficiency observed among weak TIS context sequences, we define a novel category that we termed 'barren AUG context sequences (BACS)', which represent sequences disfavoring translation. Analysis of mRNA-ribosomal complexes structures provided insights into the function of BACS. The gene ontology of the BACS-containing mRNAs is presented.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».