Conserved expression of transposon-derived non-coding transcripts in primate stem cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant portion of expressed non-coding RNAs in human cells is derived from transposable elements (TEs). Moreover, it has been shown that various long non-coding RNAs (lncRNAs), which come from the human endogenous retrovirus subfamily H (HERVH), are not only expressed but required for pluripotency in human embryonic stem cells (hESCs). RESULTS: To identify additional TE-derived functional non-coding transcripts, we generated RNA-seq data from induced pluripotent stem cells (iPSCs) of four primate species (human, chimpanzee, gorilla, and rhesus) and searched for transcripts whose expression was conserved. We observed that about 30% of TE instances expressed in human iPSCs had orthologous TE instances that were also expressed in chimpanzee and gorilla. Notably, our analysis revealed a number of repeat families with highly conserved expression profiles including HERVH but also MER53, which is known to be the source of a placental-specific family of microRNAs (miRNAs). We also identified a number of repeat families from all classes of TEs, including MLT1-type and Tigger families, that contributed a significant amount of sequence to primate lncRNAs whose expression was conserved. CONCLUSIONS: Together, these results describe TE families and TE-derived lncRNAs whose conserved expression patterns can be used to identify what are likely functional TE-derived non-coding transcripts in primate iPSCs.
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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 | 0,000 | 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 ».