Diversity of human tRNA genes from the 1000-genomes project
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The sequence diversity of individual human genomes has been extensively analyzed for variations and phenotypic implications for mRNA, miRNA, and long non-coding RNA genes. TRNA (tRNA) also exhibits large sequence diversity in the human genome, but tRNA gene sequence variation and potential functional implications in individual human genomes have not been investigated. Here we capitalize on the sequencing data from the 1000-genomes project to examine the diversity of tRNA genes in the human population. Previous analysis of the reference human genome indicated an unexpected large number of diverse tRNA genes beyond the necessity of translation, suggesting that some tRNA transcripts may perform non-canonical functions. We found 24 new tRNA sequences in>1% and 76 new tRNA sequences in>0.2% of all individuals, indicating that tRNA genes are also subject to evolutionary changes in the human population. Unexpectedly, two abundant new tRNA genes contain base-pair mismatches in the anticodon stem. We experimentally determined that these two new tRNAs have altered structures in vitro; however, one new tRNA is not aminoacylated but extremely stable in HeLa cells, suggesting that this new tRNA can be used for non-canonical function. Our results show that at the scale of human population, tRNA genes are more diverse than conventionally understood, and some new tRNAs may perform non-canonical, extra-translational functions that may be linked to human health and disease.
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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 découle