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Enregistrement W2151983081 · doi:10.1186/1471-2164-10-355

Genome-wide computational identification of functional RNA elements in Trypanosoma brucei

2009· article· en· W2151983081 sur OpenAlexafffund
Yuan Mao, Hamed S. Najafabadi, Reza Salavati

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesPrinceton University
Mots-clésBiologyTrypanosoma bruceiGenomeComputational biologyGeneticsNon-coding RNAUntranslated regionGeneDNA microarrayRNAGene predictionGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Post-transcriptional regulation of gene expression is the dominant regulatory mechanism in trypanosomatids as their mRNAs are transcribed from polycistronic units. A few cis-acting RNA elements in 3'-untranslated regions of mRNAs have been identified in trypanosomatids, which affect the mRNA stability or translation rate in different life stages of these parasites. Other functional RNAs (fRNAs) also play essential roles in these organisms. However, there has been no genome-wide analysis for identification of fRNAs in trypanosomatids. RESULTS: Functional RNAs, including non-coding RNAs (ncRNAs) and cis-acting RNA elements involved in post-transcriptional gene regulation, were predicted based on two independent computational analyses of the genome of Trypanosoma brucei. In the first analysis, the predicted candidate ncRNAs were identified based on conservation with the related trypanosomatid Leishmania braziliensis. This prediction had a substantially low estimated false discovery rate, and a considerable number of the predicted ncRNAs represented novel classes with unknown functions. In the second analysis, we identified a number of function-specific regulatory motifs, based on which we devised a classifier that can be used for homology-independent function prediction in T. brucei. CONCLUSION: This first genome-wide analysis of fRNAs in trypanosomatids restricts the search space of experimental approaches and, thus, can significantly expedite the process of characterization of these elements. Our classifier for function prediction based on cis-acting regulatory elements can also, in combination with other methods, provide the means for homology-independent annotation of trypanosomatid genomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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