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Enregistrement W1986223165 · doi:10.1038/nature13182

A promoter-level mammalian expression atlas

2014· article· en· W1986223165 sur OpenAlexaff
Bogumił Kaczkowski, Mutsumi Kanamori-Katayama, Charles Plessy, Timo Lassmann, Alessandro Bonetti, Matthias Harbers, Tsugumi Kawashima, Hiroko Ohmiya, Eri Saijyo, Jun Kawai, Harukazu Suzuki, Masayoshi Itoh, Shiro Fukuda, Shigehiro Yoshida, Takehiro Hashimoto, Akiko Saka, Thierry Sengstag, Atsutaka Kubosaki, Carsten O. Daub, A. Maxwell Burroughs, Jordan A. Ramilowski, Hiromi Nishiyori, Noriko Ninomiya, Hisashi Shimoji, Hideya Kawaji, Shohei Noma, Shintaro Katayama, Miki Kojima, Masanori Suzuki, Kenichi Nakazato, Yoshihide Hayashizaki, Sayaka Nagao-Sato, Kaoru Kaida, Ai Kaiho, Yuki Hasegawa, Nicolas Bertin, Morana Vitezic, Akira Hasegawa, Alka Saxena, Shoko Watanabe, Michihira Tagami, Alistair R. R. Forrest, Takeya Kasukawa, Matthias Edinger, Michael Rehli, Christian Schmidl, Kim Summers, Anagha Joshi, Lynsey Fairbairn, David Hume, Malcolm E Fisher, Tom C. Freeman, J. Kenneth Baillie, Vanja Haberle, Boris Lenhard, Ivan V. Kulakovskiy, Artem S. Kasianov, Yulia A. Medvedeva, Ilya E. Vorontsov, Yun Chen, Ilka Hoof, Mette Jørgensen, Robin Andersson, Kang Li, Berit Lilje, Xiaobei Zhao, Albin Sandelin, Chris Mungall, Terrence F. Meehan, John A. C. Archer, Boris R. Janković, Mamoon Rashid, Ulf Schaefer, Benoı̂t Marchand, Emmanuel Dimont, Shannan J. Ho Sui, Oliver Hofmann, Łukasz Huminiecki, Sarah Rennie, James Prendergast, Martin S. Taylor, Robert S. Young, Colin A. Semple, Alison Meynert, Patrizia Rizzu, Margherita Francescatto, Peter Heutink, Davide Albanese, Marco Roncador, Marco Chierici, Giuseppe Jurman, Cesare Furlanello, Niklas Mejhert, Peter Arner, Magda Babina, Sven Guhl, Piotr J. Balwierz, Erik van Nimwegen, Anthony G Beckhouse, Ernst J. Wolvetang, James Briggs, Dipti Vijayan, Kelly J Hitchens, Dmitry A. Ovchinnikov, Antje Blumenthal, Swati Pradhan-Bhatt, Judith A. Blake, Tony Kenna, Beatrice Bodega, Valerio Orlando, Suzana Savvi, Reto Guler, Anita Schwegmann, Frank Brombacher, Andrea Califano, Yishai Shimoni, Timothy Ravasi, Carlo Vittorio Cannistraci, Daniel Carbajo, Jessica C. Mar, Emiliano Dalla, Claudio Schneider, Yari Ciani, Silvano Piazza, Roberto Verardo, Hans Clevers, Marc van de Wetering, T Gingeras, Carrie Davis, Michael Detmar, Sarah Krampitz, Alexander D. Diehl, Yuki I. Kawamura, Taeko Dohi, Morten Beck Rye, Finn Drabløs, Judith S. Kempfle, Albert S.B. Edge, Juha Kere, Andreas Lennartsson, Karl Ekwall, Helena Persson, Mariko Okada, Mitsuhiro Endoh, Hiroshi Ohno, Haruhiko Koseki, Hiroshi Kawamoto, Tomokatsu Ikawa

Notice bibliographique

RevueNature · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesRIKENBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNovo Nordisk FondenMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyLundbeckfondenWellcome Trust
Mots-clésBiologyPromoterTranscription factorGeneComputational biologyGeneticsHuman genomeGenomeCell typeTranscription (linguistics)Gene expressionGene expression profilingTranscriptomeTranscriptional regulationRegulation of gene expressionCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulated transcription controls the diversity, developmental pathways and spatial organization of the hundreds of cell types that make up a mammal. Using single-molecule cDNA sequencing, we mapped transcription start sites (TSSs) and their usage in human and mouse primary cells, cell lines and tissues to produce a comprehensive overview of mammalian gene expression across the human body. We find that few genes are truly ‘housekeeping’, whereas many mammalian promoters are composite entities composed of several closely separated TSSs, with independent cell-type-specific expression profiles. TSSs specific to different cell types evolve at different rates, whereas promoters of broadly expressed genes are the most conserved. Promoter-based expression analysis reveals key transcription factors defining cell states and links them to binding-site motifs. The functions of identified novel transcripts can be predicted by coexpression and sample ontology enrichment analyses. The functional annotation of the mammalian genome 5 (FANTOM5) project provides comprehensive expression profiles and functional annotation of mammalian cell-type-specific transcriptomes with wide applications in biomedical research. A study from the FANTOM consortium using single-molecule cDNA sequencing of transcription start sites and their usage in human and mouse primary cells, cell lines and tissues reveals insights into the specificity and diversity of transcription patterns across different mammalian cell types. FANTOM5 (standing for functional annotation of the mammalian genome 5) is the fifth major stage of a major international collaboration that aims to dissect the transcriptional regulatory networks that define every human cell type. Two Articles in this issue of Nature present some of the project's latest results. The first paper uses the FANTOM5 panel of tissue and primary cell samples to define an atlas of active, in vivo bidirectionally transcribed enhancers across the human body. These authors show that bidirectional capped RNAs are a signature feature of active enhancers and identify more than 40,000 enhancer candidates from over 800 human cell and tissue samples. The enhancer atlas is used to compare regulatory programs between different cell types and identify disease-associated regulatory SNPs, and will be a resource for studies on cell-type-specific enhancers. In the second paper, single-molecule sequencing is used to map human and mouse transcription start sites and their usage in a panel of distinct human and mouse primary cells, cell lines and tissues to produce the most comprehensive mammalian gene expression atlas to date. The data provide a plethora of insights into open reading frames and promoters across different cell types in addition to valuable annotation of mammalian cell-type-specific transcriptomes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2 175
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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