A systematic search for new mammalian noncoding RNAs indicates little conserved intergenic transcription
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic identification and functional characterization of novel types of noncoding (nc)RNA in genomes is more difficult than it is for protein coding mRNAs, since ncRNAs typically do not possess sequence features such as splicing or translation signals, or long open reading frames. Recent "tiling" microarray studies have reported that a surprisingly larger proportion of mammalian genomes is transcribed than was previously anticipated. However, these non-genic transcripts often appear to be low in abundance, and their functional significance is not known. RESULTS: To systematically search for functional ncRNAs, we designed microarrays to detect 3,478 intergenic and intronic sequences that are conserved between the human, mouse, and rat genomes, and that score highly by other criteria that characterize ncRNAs. We probed these arrays with total RNA isolated from 16 wild-type mouse tissues. Among 55 candidates for highly-expressed novel ncRNAs tested by northern blotting, eight were confirmed as small, highly-and ubiquitously-expressed RNAs in mouse. Of the eight, five were also detected in rat tissues, but none were detected at appreciable levels in human tissues or cultured cells. CONCLUSION: Since the sequence and expression of most known coding transcripts and functional ncRNAs is conserved between human and mouse, the lack of northern-detectable expression in human cells and tissues of the novel mouse and rat ncRNAs that we identified suggests that they are not functional or possibly have rodent-specific functions. Our results confirm that relatively little of the intergenic sequence conserved between human, mouse and rat is transcribed at high levels in mammalian tissues, possibly suggesting a limited role for transcribed intergenic and intronic sequences as independent functional elements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».