Bidirectional promoters are the major source of gene activation-associated non-coding RNAs in mammals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of non-coding RNAs (ncRNAs) involved in mRNA metabolism in mammals have been believed to downregulate the corresponding mRNA expression level in a pre- or post-transcriptional manner by forming short or long ncRNA-mRNA duplex structures. Information on non-duplex-forming long ncRNAs is now also rapidly accumulating. To examine the directional properties of transcription at the whole-genome level, we performed directional RNA-seq analysis of mouse and chimpanzee tissue samples. RESULTS: We found that there is only about 1% of the genome where both the top and bottom strands are utilized for transcription, suggesting that RNA-RNA duplexes are not abundantly formed. Focusing on transcription start sites (TSSs) of protein-coding genes revealed that a significant fraction of them contain switching-points that separate antisense- and sense-biased transcription, suggesting that head-to-head transcription is more prevalent than previously thought. More than 90% of head-to-head type promoters contain CpG islands. Moreover, CCG and CGG repeats are significantly enriched in the upstream regions and downstream regions, respectively, of TSSs located in head-to-head type promoters. Genes with tissue-specific promoter-associated ncRNAs (pancRNAs) show a positive correlation between the expression of their pancRNA and mRNA, which is in accord with the proposed role of pancRNA in facultative gene activation, whereas genes with constitutive expression generally lack pancRNAs. CONCLUSIONS: We propose that single-stranded ncRNA resulting from head-to-head transcription at GC-rich sequences regulates tissue-specific gene expression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».