SAGE2Splice: Unmapped SAGE Tags Reveal Novel Splice Junctions
Notice bibliographique
Résumé
Serial analysis of gene expression (SAGE) not only is a method for profiling the global expression of genes, but also offers the opportunity for the discovery of novel transcripts. SAGE tags are mapped to known transcripts to determine the gene of origin. Tags that map neither to a known transcript nor to the genome were hypothesized to span a splice junction, for which the exon combination or exon(s) are unknown. To test this hypothesis, we have developed an algorithm, SAGE2Splice, to efficiently map SAGE tags to potential splice junctions in a genome. The algorithm consists of three search levels. A scoring scheme was designed based on position weight matrices to assess the quality of candidates. Using optimized parameters for SAGE2Splice analysis and two sets of SAGE data, candidate junctions were discovered for 5%-6% of unmapped tags. Candidates were classified into three categories, reflecting the previous annotations of the putative splice junctions. Analysis of predicted tags extracted from EST sequences demonstrated that candidate junctions having the splice junction located closer to the center of the tags are more reliable. Nine of these 12 candidates were validated by RT-PCR and sequencing, and among these, four revealed previously uncharacterized exons. Thus, SAGE2Splice provides a new functionality for the identification of novel transcripts and exons. SAGE2Splice is available online at http://www.cisreg.ca.
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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 | 0,000 | 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 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 ».