#trendsincellbiology #élémentALU #ADN #ARN #polymérase Éléments ALU : une expression alternative des gènes

Eléments ALU et leur organisation linéaire dans le génome humain

Les éléments ALU appartiennent à la famille SINE  des rétrotransposons et représentent presque 11% du génome humain. Les éléments ALUs sont transcrits par l’ARN polymérase (Pol) III et sont réintégrés au génome à l’aide des rétroéléments autonomes LINE. Du fait que les éléments ALU sont préférentiellement situés à proximité de - ou directement au sein - de régions riches en gènes, ils peuvent en affecter l’expression par le truchement de mécanismes d’action distincts, à la fois au niveau de l’ADN et au niveau de l’ARN.

Dans cette revue de littérature, nous mettons l’accent sur les connaissances récemment acquises, relatives à la manière dont les éléments ALU sont impliqués dans la régulation des gènes. Nous discutions de l’impact qu’exercent les séquences d’éléments ALU sur les gènes situés à proximité, sur les séquences d’ARN ALU libres issus de la transcription par Pol-III, et sur les séquences d’ARN ALU transcrits par Pol-II et qui sont incorporées au sein des transcrits d’ARN. La récente élucidation des fonctions excercées par les éléments ALU révèle des rôles précédemment sous-estimés de ces séquences d’ADN dites « inutiles » ou « égoïstes ». Ling-Ling Chen et Li Yang, dans Trends in Cell Biology, publication en ligne en avant-première, 10 février 2017

Source iconographique, légendaire et rédactionnelle: Science Direct / Traduction et adaptation : NZ     

#trendsinbiochemicalsciences #biosynthèse #ARNpolymérase #ARN Route à deux voies : Interaction Régulatrice entre ARN Polymérase et Structure ARN Naissante

Source: http://www.snv.jussieu.fr/bmedia/coursBC/biomol/biomol3.html

La synthèse vectorielle d’ARN (s’effectuant dans le sens 5’→3’ à vitesse variable) par les ARN polymérases cellulaires (ARN pol) crée un paysage cinétique tourmenté, démarqué par de fréquentes et quelquefois longues pauses. En complément d’une myriade de rôles dans la régulation génique, ces pauses programment le repliement temporel et spatial hiérarchisé d’ARNs biologiquement actifs. À l’inverse, ces structures d’ARNs qui forment à l’intérieur ou à proximité de la chaîne d’ARN sortante*, interagissent avec la polymérase et les facteurs protéiques adjacents afin d’opérer un contrôle sur la synthèse d’ARN en modulant la pause, la terminaison, l’antiterminaison et le glissement de la transcription. Ici, nous passons en revue l’origine évolutionnaire, les mécanismes sous-jacents, ainsi que les conséquences régulatrices ce cette interaction entre ARN polymérase et structure ARN naissante. Nous catégorisons et rationalisons les liens étendus entre la machinerie transcriptionnelle et son produit, et fournissons ce faisant un cadre pour de futures études. Jinwei Zhang et Robert Landick, dans Trends in Biochemical Sciences, publication en ligne le 25 janvier 2016

Source : Science Direct / Traduction et adaptation : NZ 

*ARN en cours de synthèse, dans l'image ci-dessus

Effet modulateur du titre en facteur de transcription sur les niveaux d’expression des gènes

A l'aide d'un modèle thermodynamique, le niveau d'expression génique peut être prédit sur le plan quantitatif à partir du nombre et de la force des sites de liaison en compétition pour un facteur de transcription donné (...).
Source iconographique et légendaire:  http://www.sciencedirect.com/science/journal/aip/00928674

Les modèles de transcription sont souvent construits autour de l’image d’une ARN polymérase et de facteurs de transcription (FTs) agissant sur une copie unique de promoteur. Cependant, la plupart des FTs sont l’objet d’un partage entre des gènes multiples aux affinités de liaison variées. Au-delà de çà, les gènes sont souvent présents en grand nombre d’exemplaires - sous forme de copies identiques multiples sur le chromosome, les plasmides ou les vecteurs viraux ; et dont le nombre de copies se compte en centaines. À l’aide d’un modèle thermodynamique, nous caractérisons les interactions entre le nombre de copies de FTs disponibles et la requête biologique pour un FT donné. Nous démontrons que le pouvoir prédictif de ce modèle non paramétré dépend du nombre de copies de FTs et du nombre de sites de liaison disponibles et leurs affinités respectives ; ce contrôle prédictif comme tel est important dans la compréhension de la transcription et le souhait de définir de manière quantitative le rendement des circuits génétiques. Finalement, nous utilisons ces expériences pour la mesure de la dynamique du nombre de copies de plasmides à travers tout le cycle cellulaire. Robert C. Brewster et al, dans Cell, publication en ligne en avant-première, 6 mars 2014

Source : Science Direct / Traduction et adaptation : NZ