Genome-wide identification of long noncoding natural antisense transcripts and their responses to light in <i>Arabidopsis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Recent research on long noncoding RNAs (lncRNAs) has expanded our understanding of gene transcription regulation and the generation of cellular complexity. Depending on their genomic origins, lncRNAs can be transcribed from intergenic or intragenic regions or from introns of protein-coding genes. We have recently reported more than 6000 intergenic lncRNAs in Arabidopsis. Here, we systematically identified long noncoding natural antisense transcripts (lncNATs), defined as lncRNAs transcribed from the opposite DNA strand of coding or noncoding genes. We found a total of 37,238 sense-antisense transcript pairs and 70% of annotated mRNAs to be associated with antisense transcripts in Arabidopsis. These lncNATs could be reproducibly detected by different technical platforms, including strand-specific tiling arrays, Agilent custom expression arrays, strand-specific RNA-seq, and qRT-PCR experiments. Moreover, we investigated the expression profiles of sense-antisense pairs in response to light and observed spatial and developmental-specific light effects on 626 concordant and 766 discordant NAT pairs. Genes for a large number of the light-responsive NAT pairs are associated with histone modification peaks, and histone acetylation is dynamically correlated with light-responsive expression changes of NATs.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».