Prediction and verification of mouse tRNA gene families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transfer RNA (tRNA) gene predictions are complicated by challenges such as structural variation, limited sequence conservation and the presence of highly reiterated short interspersed sequences (SINEs) that originally derived from tRNA genes or tRNA-like transcription units. Annotation of "tRNA genes" in sequenced genomes generally have not been accompanied by experimental verification of the expression status of predicted sequences. RESULTS: To address this for mouse tRNA genes, we have employed two programs, tRNAScan-SE and ARAGORN, to predict the tRNA genes in the nuclear genome, resulting in diverse but overlapping predicted gene sets. From these, we removed known SINE repeats and sorted the genes into predicted families and single-copy genes. In particular, four families of intron-containing tRNA genes were predicted for the first time in mouse, with introns in positions and structures similar to the well characterized intron-containing tRNA genes in yeast. We verified the expression of the predicted tRNA genes by microarray analysis. We then confirmed the expression of appropriately sized RNA for the four intron-containing tRNA gene families, as well as the other 30 tRNA gene families creating an index of expression-verified mouse tRNAs. CONCLUSIONS: These confirmed tRNA genes represent all anticodons and all known mammalian tRNA structural groups, as well as a variety of predicted "rogue" tRNA genes within families with altered anticodon identities.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».