The low information content of <i>Neurospora</i> splicing signals: implications for RNA splicing and intron origin
Notice bibliographique
Résumé
When we expressed a small (0.9 kb) nonprotein-coding transcript derived from the mitochondrial VS plasmid in the nucleus of Neurospora we found that it was efficiently spliced at one or more of eight 5' splice sites and ten 3' splice sites, which are present apparently by chance in the sequence. Further experimental and bioinformatic analyses of other mitochondrial plasmids, random sequences, and natural nuclear genes in Neurospora and other fungi indicate that fungal spliceosomes recognize a wide range of 5' splice site and branchpoint sequences and predict introns to be present at high frequency in random sequence. In contrast, analysis of intronless fungal nuclear genes indicates that branchpoint, 5' splice site and 3' splice site consensus sequences are underrepresented compared with random sequences. This underrepresentation of splicing signals is sufficient to deplete the nuclear genome of splice sites at locations that do not comprise biologically relevant introns. Thus, the splicing machinery can recognize a wide range of splicing signal sequences, but splicing still occurs with great accuracy, not because the splicing machinery distinguishes correct from incorrect introns, but because incorrect introns are substantially depleted from the genome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».