Présence de RBS dans une région codante

Bonjour,

La présence d’un RBS est-elle oblifatoire pour pouvoir valider une région codante ?

Par exemple, imaginons qu’avec notre algorithme sans prise en compte de RBS, on trouve une région codante (donc, 1 codon start entre 2 codons stop).

Que se passe-t-il s’il n’y a aucun site RBS entre les 2 codons stop ? Est-ce que cela invalide la région codante ?
(ce que je comprends, c’est que s’il n’y a pas d’emplacement RBS pour la “tête de lecture” de l’ARNm, la traduction ne peut pas se faire, donc ce n’est pas une région codane ni un gène…)

Ou bien la notion de RBS n’intervient-elle que lorsqu’il y a plusieurs codons start présents dans la région codante (afin de recaler le codon start) ?

Merci.

La localisation d’un motif RBS n’est pas une condition nécessaire à la validation de la prédiction d’une CDS, et ce pour plusieurs raisons :

• le ou les motifs utilisés ne couvrent pas obligatoirement la variabilité des sites RBS de l’organisme concerné ;

• il existe des cas de gènes “RBS-less”, cad sans RBS.

L’identification d’un motif RBS en amont du triplet START retenu jusque là comme début de CDS contribue à la pertinence de la prédiction de cette CDS.

Si ce motif est trouvé en aval du triplet START retenu jusque là, le choix du “bon” START peut être remis en cause.

Quoiqu’il en soit, la prédiction bioinformatique des CDS, même dans le cas “simple” d’un génome bactérien, relève d’une démarche heuristique.

vous ne vous occupez plus de reverse 3 prime 5 prime ?

La recherche de motifs (“pattern”) RBS se fait dans une séquence codante qui a été identifiée sur un brin et dans une phase.

j’ai souvent ce message :
Traceback (most recent call last):
File “C:\Users\genevieve\AppData\Local\Programs\Python\Python37\zbiologie\semaine3\rbs.py”, line 255, in
average_size = total_length / how_many
ZeroDivisionError: division by zero

ça coupe nette le programme
je me demande pourquoi vous n’avez pas envisager cette division et ajouter un if division par zero , passer

Plus précisément, dans la démarche présentée dans ce MOOC, au sein d’une ORF préalablement identifiée sur un brin et dans une phase.