Non-coding RNA: what is functional and what is junk?
Notice bibliographique
Résumé
The genomes of large multicellular eukaryotes are mostly comprised of non-protein coding DNA. Although there has been much agreement that a small fraction of these genomes has important biological functions, there has been much debate as to whether the rest contributes to development and/or homeostasis. Much of the speculation has centered on the genomic regions that are transcribed into RNA at some low level. Unfortunately these RNAs have been arbitrarily assigned various names, such as "intergenic RNA," "long non-coding RNAs" etc., which have led to some confusion in the field. Many researchers believe that these transcripts represent a vast, unchartered world of functional non-coding RNAs (ncRNAs), simply because they exist. However, there are reasons to question this Panglossian view because it ignores our current understanding of how evolution shapes eukaryotic genomes and how the gene expression machinery works in eukaryotic cells. Although there are undoubtedly many more functional ncRNAs yet to be discovered and characterized, it is also likely that many of these transcripts are simply junk. Here, we discuss how to determine whether any given ncRNA has a function. Importantly, we advocate that in the absence of any such data, the appropriate null hypothesis is that the RNA in question is junk.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».