Evolutionary acquisition of promoter-associated non-coding RNA (pancRNA) repertoires diversifies species-dependent gene activation mechanisms in mammals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent transcriptome analyses have shown that long non-coding RNAs (ncRNAs) play extensive roles in transcriptional regulation. In particular, we have reported that promoter-associated ncRNAs (pancRNAs) activate the partner gene expression via local epigenetic changes. RESULTS: Here, we identify thousands of genes under pancRNA-mediated transcriptional activation in five mammalian species in common. In the mouse, 1) pancRNA-partnered genes confined their expression pattern to certain tissues compared to pancRNA-lacking genes, 2) expression of pancRNAs was significantly correlated with the enrichment of active chromatin marks, H3K4 trimethylation and H3K27 acetylation, at the promoter regions of the partner genes, 3) H3K4me1 marked the pancRNA-partnered genes regardless of their expression level, and 4) C- or G-skewed motifs were exclusively overrepresented between-200 and-1 bp relative to the transcription start sites of the pancRNA-partnered genes. More importantly, the comparative transcriptome analysis among five different mammalian species using a total of 25 counterpart tissues showed that the overall pancRNA expression profile exhibited extremely high species-specificity compared to that of total mRNA, suggesting that interspecies difference in pancRNA repertoires might lead to the diversification of mRNA expression profiles. CONCLUSIONS: The present study raises the interesting possibility that the gain and/or loss of gene-activation-associated pancRNA repertoires, caused by formation or disruption of the genomic GC-skewed structure in the course of evolution, finely shape the tissue-specific pattern of gene expression according to a given species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».