Systematic Identification and Characterization of RNA Editing in Prostate Tumors
Notice bibliographique
Résumé
RNA editing modifies the sequence of primary transcripts, potentially resulting in profound effects to RNA structure and protein-coding sequence. Recent analyses of RNA sequence data are beginning to provide insights into the distribution of RNA editing across the entire transcriptome, but there are few published matched whole genome and transcriptome sequence datasets, and designing accurate bioinformatics methodology has proven highly challenging. To further characterize the RNA editome, we analyzed 16 paired DNA-RNA sequence libraries from prostate tumor specimens, employing a comprehensive strategy to rescue low coverage sites and minimize false positives. We identified over a hundred thousand putative RNA editing events, a third of which were recurrent in two or more samples, and systematically characterized their type and distribution across the genome. Within genes the majority of events affect non-coding regions such as introns and untranslated regions (UTRs), but 546 genes had RNA editing events predicted to result in deleterious amino acid alterations. Finally, we report a potential association between RNA editing of microRNA binding sites within 3' UTRs and increased transcript expression. These results provide a systematic characterization of the landscape of RNA editing in low coverage sequence data from prostate tumor specimens. We demonstrate further evidence for RNA editing as an important regulatory mechanism and suggest that the RNA editome should be further studied in cancer.
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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 ».