Long non-coding RNA repertoire and regulation by nuclear exosome, cytoplasmic exonuclease and RNAi in fission yeast
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transcriptomes feature pervasive, but poorly defined long non-coding RNAs (lncRNAs). We identify 5775 novel lncRNAs in Schizosaccharomyces pombe , nearly 4-times the previously annotated lncRNAs. Most lncRNAs become derepressed under genetic and physiological perturbations, especially during late meiosis. These lncRNAs are targeted by three RNA-processing pathways: the nuclear exosome, cytoplasmic exonuclease and RNAi, with substantial coordination and redundancy among pathways. We classify lncRNAs into cryptic unstable transcripts (CUTs), Xrn1-sensitive unstable transcripts (XUTs), and Dicer-sensitive unstable transcripts (DUTs). XUTs and DUTs are enriched for antisense lncRNAs, while CUTs are often bidirectional and actively translated. The cytoplasmic exonuclease and RNAi repress thousands of meiotically induced RNAs. Antisense lncRNA and sense mRNA expression often negatively correlate in the physiological, but not the genetic conditions. Intergenic and bidirectional lncRNAs emerge from nucleosome-depleted regions, upstream of positioned nucleosomes. This broad survey of the S. pombe lncRNA repertoire and characteristics provides a rich resource for functional analyses.
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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) | 0,000 | 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 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 ».