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Enregistrement W2797310082 · doi:10.1101/303412

Systematic evaluation of isoform function in literature reports of alternative splicing

2018· preprint· en· W2797310082 sur OpenAlexafffund
Shamsuddin A. Bhuiyan, Sophia Ly, Minh Phan, Brandon Huntington, Ellie Hogan, Chao Chun Liu, James Liu, Paul Pavlidis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of British Columbia
Mots-clésGene isoformAlternative splicingEnsemblGeneFunction (biology)Computational biologyBiologyspliceRNA splicingGeneticsGenomeGenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Although most mammalian genes have multiple isoforms, an ongoing debate is whether these isoforms are all functional as well as the extent to which they increase the genome’s functional repertoire. To ground this debate in data, we established a curation framework for evaluating experimental evidence of functionally distinct splice isoforms (FDSIs) and analyzed splice isoform function for over 700 human and mouse genes. Despite our bias towards prominently studied genes, we found experimental evidence meeting the classical definition for functionally distinct isoforms for only ~5% of the curated genes. If we relax our criteria, the fraction of genes with support for FDSIs remains low (~13%). We provide evidence that this picture will not change substantially with further curation. Furthermore, many FDSIs did not trace to a specific isoform in Ensembl. Our work has implications for computational analyses of alternative splicing and should help shape research around the role of splicing on gene function from presuming large general effects to acknowledging the need for stronger experimental evidence.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0450,024
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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