Extensive relationship between antisense transcription and alternative splicing in the human genome
Notice bibliographique
Résumé
To analyze the relationship between antisense transcription and alternative splicing, we developed a computational approach for the detection of antisense-correlated exon splicing events using Affymetrix exon array data. Our analysis of expression data from 176 lymphoblastoid cell lines revealed that the majority of expressed sense-antisense genes exhibited alternative splicing events that were correlated to the expression of the antisense gene. Most of these events occurred in areas of sense-antisense (SAS) gene overlap, which were significantly enriched in both exons and nucleosome occupancy levels relative to nonoverlapping regions of the same genes. Nucleosome occupancy was highly correlated with Pol II abundance across overlapping regions and with concomitant increases in local alternative exon usage. These results are consistent with an antisense transcription-mediated mechanism of splicing regulation in normal human cells. A comparison of the prevalence of antisense-correlated splicing events between individuals of Mormon versus African descent revealed population-specific events that may indicate the continued evolution of new SAS loci. Furthermore, the presence of antisense transcription was correlated to alternative splicing across multiple metazoan species, suggesting that it may be a conserved mechanism contributing to splicing regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».