Functional Genome Annotation by Combined Analysis across Microarray Studies of Trypanosoma brucei
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional annotation of trypanosomatid genomes has been a daunting task due to the low similarity of their genes with annotated genes of other organisms. Three recent studies have provided gene expression profiles in several different conditions and life stages for one of the main disease-causing trypanosomatids, Trypanosoma brucei. These data can be used to study the gene functions and regulatory mechanisms in this organism. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Combining the data from three different microarray studies of T. brucei, we show that functional linkages among T. brucei genes can be identified based on gene coexpression, leading to a powerful approach for gene function prediction. These predictions can be further improved by considering the expression profiles of orthologous genes from other trypanosomatids. Furthermore, gene expression profiles can be used to discover potential regulatory elements within 3' untranslated regions. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: These results suggest that although trypanosomatids do not regulate genes at transcription level, trypanosomatid genes with related functions are coregulated post-transcriptionally via modulation of mRNA stability, implying the presence of complex regulatory networks in these organisms. Our analysis highlights the demand for a thorough transcript profiling of T. brucei genome in parallel with other trypanosomatid genomes, which can provide a powerful means to improve their functional annotation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».