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Enregistrement W1994317716 · doi:10.1371/journal.pcbi.1000449

Small RNAs Originated from Pseudogenes: cis- or trans-Acting?

2009· article· en· W1994317716 sur OpenAlexafffund
Xingyi Guo, Zhaolei Zhang, Mark Gerstein, Deyou Zheng

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant and Fungal Interactions Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlbert Einstein College of Medicine, Yeshiva UniversityYeshiva UniversityNational Human Genome Research InstituteYale University
Mots-clésPseudogeneBiologyGeneticsGeneSmall nucleolar RNAGenomeAntisense RNARNALong non-coding RNANon-coding RNASmall interfering RNADicer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudogenes are significant components of eukaryotic genomes, and some have acquired novel regulatory roles. To date, no study has characterized rice pseudogenes systematically or addressed their impact on the structure and function of the rice genome. In this genome-wide study, we have identified 11,956 non-transposon-related rice pseudogenes, most of which are from gene duplications. About 12% of the rice protein-coding genes, half of which are in singleton families, have a pseudogene paralog. Interestingly, we found that 145 of these pseudogenes potentially gave rise to antisense small RNAs after examining approximately 1.5 million small RNAs from developing rice grains. The majority (>50%) of these antisense RNAs are 24-nucleotides long, a feature often seen in plant repeat-associated small interfering RNAs (siRNAs) produced by RNA-dependent RNA polymerase (RDR2) and Dicer-like protein 3 (DCL3), suggesting that some pseudogene-derived siRNAs may be implicated in repressing pseudogene transcription (i.e., cis-acting). Multiple lines of evidence, however, indicate that small RNAs from rice pseudogenes might also function as natural antisense siRNAs either by interacting with the complementary sense RNAs from functional parental genes (38 cases) or by forming double-strand RNAs with transcripts of adjacent paralogous pseudogenes (2 cases) (i.e., trans-acting). Further examinations of five additional small RNA libraries revealed that pseudogene-derived antisense siRNAs could be produced in specific rice developmental stages or physiological growth conditions, suggesting their potentially important roles in normal rice development. In summary, our results show that pseudogenes derived from protein-coding genes are prevalent in the rice genome, and a subset of them are strong candidates for producing small RNAs with novel regulatory roles. Our findings suggest that pseudogenes of exapted functions may be a phenomenon ubiquitous in eukaryotic organisms.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations83
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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