Identification and analysis of ribosome-associated lncRNAs using ribosome profiling data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the number of discovered long non-coding RNAs (lncRNAs) has increased dramatically, their biological roles have not been established. Many recent studies have used ribosome profiling data to assess the protein-coding capacity of lncRNAs. However, very little work has been done to identify ribosome-associated lncRNAs, here defined as lncRNAs interacting with ribosomes related to protein synthesis as well as other unclear biological functions. RESULTS: On average, 39.17% of expressed lncRNAs were observed to interact with ribosomes in human and 48.16% in mouse. We developed the ribosomal association index (RAI), which quantifies the evidence for ribosomal associability of lncRNAs over various tissues and cell types, to catalog 691 and 409 lncRNAs that are robustly associated with ribosomes in human and mouse, respectively. Moreover, we identified 78 and 42 lncRNAs with a high probability of coding peptides in human and mouse, respectively. Compared with ribosome-free lncRNAs, ribosome-associated lncRNAs were observed to be more likely to be located in the cytoplasm and more sensitive to nonsense-mediated decay. CONCLUSION: Our results suggest that RAI can be used as an integrative and evidence-based tool for distinguishing between ribosome-associated and free lncRNAs, providing a valuable resource for the study of lncRNA functions.
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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 | 0,001 | 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 ».