RNA viruses that exploit self-cleaving ribozymes for translation initiation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small self-cleaving ribozymes are catalytic RNAs originally discovered in viroid-like agents, which are replicating circular RNAs (circRNAs) postulated as relics of a prebiotic RNA world. In the last decade, however, small ribozymes have also been detected across the tree of life, from bacterial to human genomes, and more recently, in unusual circRNA viruses. Here we report the conserved occurrence of diverse small ribozymes within the linear genomes of typical double- and single-stranded RNA virus families from fungi and plants. Type I hammerhead ribozyme motifs occur in the 5’-UTR regions of chrysovirids and fusarivirids, displaying self-cleaving activity in vitro and in vivo . Similar hammerhead, as well as hepatitis delta and twister ribozymes, are also found in diverse megabirna-, hypo-, fusagra-, toti-or tombus-like viruses among others. The ribozymes occur not only as isolated motifs within UTRs but also as tandem pairs that encompass small RNA segments (186-399 nt) resembling Zetavirus-like sequences. In vivo characterization of the 5’-UTR with a ribozyme from a chrysovirid revealed that the RNA-cleaving activity is essential for protein translation initiation in fungi. Analogous experiments in plants with diverse ribozyme motifs indicated that just the presence of a self-cleaving activity can induce cap-independent translation. We conclude that RNA self-cleaving activity, historically linked to the rolling circle replication of viroid-like circRNAs, appears to be co-opted by linear RNA viruses for translational roles.
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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 ».