Widespread intron retention in mammals functionally tunes transcriptomes
Notice bibliographique
Résumé
Alternative splicing (AS) of precursor RNAs is responsible for greatly expanding the regulatory and functional capacity of eukaryotic genomes. Of the different classes of AS, intron retention (IR) is the least well understood. In plants and unicellular eukaryotes, IR is the most common form of AS, whereas in animals, it is thought to represent the least prevalent form. Using high-coverage poly(A)(+) RNA-seq data, we observe that IR is surprisingly frequent in mammals, affecting transcripts from as many as three-quarters of multiexonic genes. A highly correlated set of cis features comprising an "IR code" reliably discriminates retained from constitutively spliced introns. We show that IR acts widely to reduce the levels of transcripts that are less or not required for the physiology of the cell or tissue type in which they are detected. This "transcriptome tuning" function of IR acts through both nonsense-mediated mRNA decay and nuclear sequestration and turnover of IR transcripts. We further show that IR is linked to a cross-talk mechanism involving localized stalling of RNA polymerase II (Pol II) and reduced availability of spliceosomal components. Collectively, the results implicate a global checkpoint-type mechanism whereby reduced recruitment of splicing components coupled to Pol II pausing underlies widespread IR-mediated suppression of inappropriately expressed transcripts.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».