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Enregistrement W1759605135 · doi:10.1126/science.aaa8381

An alternative splicing event amplifies evolutionary differences between vertebrates

2015· article· en· W1759605135 sur OpenAlexafffund
Serge Gueroussov, Thomas Gonatopoulos-Pournatzis, Manuel Irimia, Bushra Raj, Zhen‐Yuan Lin, Anne‐Claude Gingras, Benjamin J. Blencowe

Notice bibliographique

RevueScience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchHuman Frontier Science ProgramOntario Institute for Regenerative MedicineEuropean Molecular Biology Organization
Mots-clésEvolutionary biologyAlternative splicingEvent (particle physics)RNA splicingComputational biologyBiologyGeneticsGenePhysicsExonRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative splicing (AS) generates extensive transcriptomic and proteomic complexity. However, the functions of species- and lineage-specific splice variants are largely unknown. Here we show that mammalian-specific skipping of polypyrimidine tract-binding protein 1 (PTBP1) exon 9 alters the splicing regulatory activities of PTBP1 and affects the inclusion levels of numerous exons. During neurogenesis, skipping of exon 9 reduces PTBP1 repressive activity so as to facilitate activation of a brain-specific AS program. Engineered skipping of the orthologous exon in chicken cells induces a large number of mammalian-like AS changes in PTBP1 target exons. These results thus reveal that a single exon-skipping event in an RNA binding regulator directs numerous AS changes between species. Our results further suggest that these changes contributed to evolutionary differences in the formation of vertebrate nervous systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations164
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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