Protein-Coding cis-Natural Antisense Transcripts Have High and Broad Expression in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Pairs of genes within eukaryotic genomes are often located on opposite DNA strands such that transcription generates cis-natural sense antisense transcripts (cis-NATs). This orientation of genes has been associated with the biogenesis of splice variants and natural antisense small RNAs. Here, in an analysis of currently available data, we report that within Arabidopsis (Arabidopsis thaliana), protein-coding cis-NATs are also characterized by high abundance, high coexpression, and broad expression. Our results suggest that a permissive chromatin environment may have led to the proximity of these genes. Compared with other genes, cis-NAT-encoding genes have enriched low-nucleosome-density regions, high levels of histone H3 lysine-9 acetylation, and low levels of H3 lysine-27 trimethylation. Promoters associated with broadly expressed genes are preferentially found in the 5' regulatory sequences of cis-NAT-encoding genes. Our results further suggest that natural antisense small RNA production from cis-NATs is limited. Small RNAs sequenced from natural antisense small RNA biogenesis mutants including dcl1, dcl2, dcl3, and rdr6 map to cis-NATs as frequently as small RNAs sequenced from wild-type plants. Future work will investigate if the positive transcriptional regulation of overlapping protein-coding genes contributes to the prevalence of these genes within other eukaryotic genomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».