Maximizing the Efficacy of SAGE Analysis Identifies Novel Transcripts in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of using Serial Analysis of Gene Expression (SAGE) to analyze the transcriptome of the model dicotyledonous plant Arabidopsis was assessed. We describe an iterative tag-to-gene matching process that exploits the availability of the whole genome sequence of Arabidopsis. The expression patterns of 98% of the annotated Arabidopsis genes could theoretically be evaluated through SAGE and using an iterative matching process 79% could be identified by a tag found at a unique site in the genome. A total of 145,170 reliable experimental tags from two Arabidopsis leaf tissue SAGE libraries were analyzed, of which 29,632 were distinct. The majority (93%) of the 12,988 experimental tags observed greater than once could be matched within the Arabidopsis genome. However, only 78% were matched to a single locus within the genome, reflecting the complexities associated with working in a highly duplicated genome. In addition to a comprehensive assessment of gene expression in Arabidopsis leaf tissue, we describe evidence of transcription from pseudo-genes as well as evidence of alternative mRNA processing and anti-sense transcription. This collection of experimental SAGE tags could be exploited to assist in the on-going annotation of the Arabidopsis genome.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».