Distributions of Transposable Elements Reveal Hazardous Zones in Mammalian Introns
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 découle