Assessment of SAGE in Transcript Identification
Notice bibliographique
Résumé
An essential step in Serial Analysis of Gene Expression (SAGE) is tag mapping, which refers to the unambiguous determination of the gene represented by a SAGE tag. Current resources for tag mapping are incomplete, and thus do not allow assessment of the efficacy of SAGE in transcript identification. A method of tag mapping is described here and applied to the Drosophila melanogaster and Caenorhabditis elegans genomes, which permits detailed SAGE assessment and provides tag-mapping resources that were unavailable previously for these organisms. In our method, a conceptual transcriptome is constructed using genomic sequence and annotation by extending predicted coding regions to include UTRs on the basis of EST and cDNA alignments, UTR length distributions, and polyadenylation signals. Analysis of extracted tags suggests that, using the standard SAGE procedure, expression of 8% of D. melanogaster and 15% of C. elegans genes cannot be detected unambiguously by SAGE due to shared sequence or lack of NlaIII-anchoring enzyme sites. Both increasing tag length by 2-3 bp and using Sau3A instead of NlaIII as the anchoring enzyme increases potential for transcript detection. This work identifies and quantifies genes not amenable to SAGE analysis, in addition to providing tag-to-gene mappings for two model organisms.
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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 | 0,001 | 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 ».