A Common Class of Transcripts with 5′-Intron Depletion, Distinct Early Coding Sequence Features, and N <sup>1</sup> -Methyladenosine Modification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introns are found in 5’ untranslated regions (5’UTRs) for 35% of all human transcripts. These 5’UTR introns are not randomly distributed: genes that encode secreted, membrane-bound and mitochondrial proteins are less likely to have them. Curiously, transcripts lacking 5’UTR introns tend to harbor specific RNA sequence elements in their early coding regions. To model and understand the connection between coding-region sequence and 5’UTR intron status, we developed a classifier that can predict 5’UTR intron status with >80% accuracy using only sequence features in the early coding region. Thus, the classifier identifies transcripts with 5 ’ proximal- i ntron- m inus-like-coding regions (“5IM” transcripts). Unexpectedly, we found that the early coding sequence features defining 5IM transcripts are widespread, appearing in 21% of all human RefSeq transcripts. The 5IM class of transcripts is enriched for non-AUG start codons, more extensive secondary structure both preceding the start codon and near the 5’ cap, greater dependence on eIF4E for translation, and association with ER-proximal ribosomes. 5IM transcripts are bound by the Exon Junction Complex (EJC) at non-canonical 5’ proximal positions. Finally, N 1 -methyladenosines are specifically enriched in the early coding regions of 5IM transcripts. Taken together, our analyses point to the existence of a distinct 5IM class comprising ∼20% of human transcripts. This class is defined by depletion of 5’ proximal introns, presence of specific RNA sequence features associated with low translation efficiency, N 1 -methyladenosines in the early coding region, and enrichment for non-canonical binding by the Exon Junction Complex.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».