Identification of conserved RNA regulatory switches in living cells using RNA secondary structure ensemble mapping and covariation analysis
Notice bibliographique
Résumé
RNA molecules can populate ensembles of alternative structural conformations; however, comprehensively mapping RNA conformational landscapes within living cells presents notable challenges and has, as such, so far remained elusive. Here, we generate transcriptome-scale maps of RNA secondary structure ensembles in both Escherichia coli and human cells, uncovering features of structurally heterogeneous regions. By combining ensemble deconvolution and covariation analyses, we report the discovery of several bacterial RNA thermometers in the 5' untranslated regions (UTRs) of the cspG, cspI, cpxP and lpxP mRNAs of Escherichia coli. We mechanistically characterize how these thermometers switch structure in response to cold shock and reveal the CspE chaperone-mediated regulation of lpxP. Furthermore, we introduce a method for the transcriptome-scale mapping of 5' UTR structures in eukaryotes and leverage it to uncover RNA structural switches regulating the differential usage of open reading frames in the 5' UTRs of the CKS2 and TXNL4A mRNAs in HEK293 cells. Collectively, this work reveals the complexity of RNA structural dynamics in living cells and provides a resource to accelerate the discovery of regulatory RNA switches.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».