New insights into the blood‐stage transcriptome of <i>Plasmodium falciparum</i> using RNA‐Seq
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in high-throughput sequencing present a new opportunity to deeply probe an organism's transcriptome. In this study, we used Illumina-based massively parallel sequencing to gain new insight into the transcriptome (RNA-Seq) of the human malaria parasite, Plasmodium falciparum. Using data collected at seven time points during the intraerythrocytic developmental cycle, we (i) detect novel gene transcripts; (ii) correct hundreds of gene models; (iii) propose alternative splicing events; and (iv) predict 5' and 3' untranslated regions. Approximately 70% of the unique sequencing reads map to previously annotated protein-coding genes. The RNA-Seq results greatly improve existing annotation of the P. falciparum genome with over 10% of gene models modified. Our data confirm 75% of predicted splice sites and identify 202 new splice sites, including 84 previously uncharacterized alternative splicing events. We also discovered 107 novel transcripts and expression of 38 pseudogenes, with many demonstrating differential expression across the developmental time series. Our RNA-Seq results correlate well with DNA microarray analysis performed in parallel on the same samples, and provide improved resolution over the microarray-based method. These data reveal new features of the P. falciparum transcriptional landscape and significantly advance our understanding of the parasite's red blood cell-stage transcriptome.
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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 | 0,001 |
| 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 découle