Integrative analyses of RNA editing, alternative splicing, and expression of young genes in human brain transcriptome by deep RNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Next-generation RNA sequencing has been successfully used for identification of transcript assembly, evaluation of gene expression levels, and detection of post-transcriptional modifications. Despite these large-scale studies, additional comprehensive RNA-seq data from different subregions of the human brain are required to fully evaluate the evolutionary patterns experienced by the human brain transcriptome. Here, we provide a total of 6.5 billion RNA-seq reads from different subregions of the human brain. A significant correlation was observed between the levels of alternative splicing and RNA editing, which might be explained by a competition between the molecular machineries responsible for the splicing and editing of RNA. Young human protein-coding genes demonstrate biased expression to the neocortical and non-neocortical regions during evolution on the lineage leading to humans. We also found that a significantly greater number of young human protein-coding genes are expressed in the putamen, a tissue that was also observed to have the highest level of RNA-editing activity. The putamen, which previously received little attention, plays an important role in cognitive ability, and our data suggest a potential contribution of the putamen to human evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».