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Enregistrement W2054073386 · doi:10.1371/journal.pcbi.1002046

Distributions of Transposable Elements Reveal Hazardous Zones in Mammalian Introns

2011· article· en· W2054073386 sur OpenAlexafffund
Ying Zhang, Mark T. Romanish, Dixie L. Mager

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntronTransposable elementBiologyExonGeneticsGeneHuman genomeRNA splicingGenomespliceTranscription (linguistics)RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprising nearly half of the human and mouse genomes, transposable elements (TEs) are found within most genes. Although the vast majority of TEs in introns are fixed in the species and presumably exert no significant effects on the enclosing gene, some markedly perturb transcription and result in disease or a mutated phenotype. Factors determining the likelihood that an intronic TE will affect transcription are not clear. In this study, we examined intronic TE distributions in both human and mouse and found several factors that likely contribute to whether a particular TE can influence gene transcription. Specifically, we observed that TEs near exons are greatly underrepresented compared to random distributions, but the size of these "underrepresentation zones" differs between TE classes. Compared to elsewhere in introns, TEs within these zones are shorter on average and show stronger orientation biases. Moreover, TEs in extremely close proximity (<20 bp) to exons show a strong bias to be near splice-donor sites. Interestingly, disease-causing intronic TE insertions show the opposite distributional trends, and by examining expressed sequence tag (EST) databases, we found that the proportion of TEs contributing to chimeric TE-gene transcripts is significantly higher within their underrepresentation zones. In addition, an analysis of predicted splice sites within human long terminal repeat (LTR) elements showed a significantly lower total number and weaker strength for intronic LTRs near exons. Based on these factors, we selectively examined a list of polymorphic mouse LTR elements in introns and showed clear evidence of transcriptional disruption by LTR element insertions in the Trpc6 and Kcnh6 genes. Taken together, these studies lend insight into the potential selective forces that have shaped intronic TE distributions and enable identification of TEs most likely to exert transcriptional effects on genes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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