Alternative splicing networks regulated by signaling in human T cells
Notice bibliographique
Résumé
The formation and execution of a productive immune response requires the maturation of competent T cells and a robust change in cellular activity upon antigen challenge. Such changes in cellular function depend on regulated alterations to protein expression. Previous research has focused on defining transcriptional changes that regulate protein expression during T-cell maturation and antigen stimulation. Here, we globally analyze another critical process in gene regulation during T-cell stimulation, alternative splicing. Specifically, we use RNA-seq profiling to identify 178 exons in 168 genes that exhibit robust changes in inclusion in response to stimulation of a human T-cell line. Supporting an important role for the global coordination of alternative splicing following T-cell stimulation, these signal-responsive exons are significantly enriched in genes with functional annotations specifically related to immune response. The vast majority of these genes also exhibit differential alternative splicing between naive and activated primary T cells. Comparison of the responsiveness of splicing to various stimuli in the cultured and primary T cells further reveals at least three distinct networks of signal-induced alternative splicing events. Importantly, we find that each regulatory network is specifically associated with distinct sequence features, suggesting that they are controlled by independent regulatory mechanisms. These results thus provide a basis for elucidating mechanisms of signal pathway-specific regulation of alternative splicing during T-cell stimulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».