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Enregistrement W2106396995 · doi:10.1073/pnas.0501321102

A high frequency of overlapping gene expression in compacted eukaryotic genomes

2005· article· en· W2106396995 sur OpenAlexaff
Ben Williams, Claudio H. Slamovits, Nicola J. Patron, Naomi M. Fast, Patrick J. Keeling

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésBiologyGenomeGeneGeneticsNuclear geneGene expressionComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gene density of eukaryotic nuclear genomes is generally low relative to prokaryotes, but several eukaryotic lineages (many parasites or endosymbionts) have independently evolved highly compacted, gene-dense genomes. The best studied of these are the microsporidia, highly adapted fungal parasites, and the nucleomorphs, relict nuclei of endosymbiotic algae found in cryptomonads and chlorarachniophytes. These systems are now models for the effects of compaction on the form and dynamics of the nuclear genome. Here we report a large-scale investigation of gene expression from compacted eukaryotic genomes. We have conducted EST surveys of the microsporidian Antonospora locustae and nucleomorphs of the cryptomonad Guillardia theta and the chlorarachniophyte Bigelowiella natans. In all three systems we find a high frequency of mRNA molecules that encode sequence from more than one gene. There is no bias for these genes to be on the same strand, so it is unlikely that these mRNAs represent operons. Instead, compaction appears to have reduced the intergenic regions to such an extent that control elements like promoters and terminators have been forced into or beyond adjacent genes, resulting in long untranslated regions that encode other genes. Normally, transcriptional overlap can interfere with expression of a gene, but these genomes cope with high frequencies of overlap and with termination signals within expressed genes. These findings also point to serious practical difficulties in studying expression in compacted genomes, because many techniques, such as arrays or serial analysis of gene expression will be misleading.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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