Mining Mammalian Transcript Data for Functional Long Non-Coding RNAs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of long non-coding RNAs (lncRNAs) in controlling gene expression has garnered increased interest in recent years. Sequencing projects, such as Fantom3 for mouse and H-InvDB for human, have generated abundant data on transcribed components of mammalian cells, the majority of which appear not to be protein-coding. However, much of the non-protein-coding transcriptome could merely be a consequence of 'transcription noise'. It is therefore essential to use bioinformatic approaches to identify the likely functional candidates in a high throughput manner. PRINCIPAL FINDINGS: We derived a scheme for classifying and annotating likely functional lncRNAs in mammals. Using the available experimental full-length cDNA data sets for human and mouse, we identified 78 lncRNAs that are either syntenically conserved between human and mouse, or that originate from the same protein-coding genes. Of these, 11 have significant sequence homology. We found that these lncRNAs exhibit: (i) patterns of codon substitution typical of non-coding transcripts; (ii) preservation of sequences in distant mammals such as dog and cow, (iii) significant sequence conservation relative to their corresponding flanking regions (in 50% cases, flanking regions do not have homology at all; and in the remaining, the degree of conservation is significantly less); (iv) existence mostly as single-exon forms (8/11); and, (v) presence of conserved and stable secondary structure motifs within them. We further identified orthologous protein-coding genes that are contributing to the pool of lncRNAs; of which, genes implicated in carcinogenesis are significantly over-represented. CONCLUSION: Our comparative mammalian genomics approach coupled with evolutionary analysis identified a small population of conserved long non-protein-coding RNAs (lncRNAs) that are potentially functional across Mammalia. Additionally, our analysis indicates that amongst the orthologous protein-coding genes that produce lncRNAs, those implicated in cancer pathogenesis are significantly over-represented, suggesting that these lncRNAs could play an important role in cancer pathomechanisms.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».