A unified model for yeast transcript definition
Notice bibliographique
Résumé
Identifying genes in the genomic context is central to a cell's ability to interpret the genome. Yet, in general, the signals used to define eukaryotic genes are poorly described. Here, we derived simple classifiers that identify where transcription will initiate and terminate using nucleic acid sequence features detectable by the yeast cell, which we integrate into a Unified Model (UM) that models transcription as a whole. The cis-elements that denote where transcription initiates function primarily through nucleosome depletion, and, using a synthetic promoter system, we show that most of these elements are sufficient to initiate transcription in vivo. Hrp1 binding sites are the major characteristic of terminators; these binding sites are often clustered in terminator regions and can terminate transcription bidirectionally. The UM predicts global transcript structure by modeling transcription of the genome using a hidden Markov model whose emissions are the outputs of the initiation and termination classifiers. We validated the novel predictions of the UM with available RNA-seq data and tested it further by directly comparing the transcript structure predicted by the model to the transcription generated by the cell for synthetic DNA segments of random design. We show that the UM identifies transcription start sites more accurately than the initiation classifier alone, indicating that the relative arrangement of promoter and terminator elements influences their function. Our model presents a concrete description of how the cell defines transcript units, explains the existence of nongenic transcripts, and provides insight into genome evolution.
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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 ».