miRNA analysis with <i>Prost!</i> reveals evolutionary conservation of organ-enriched expression and post-transcriptional modifications in three-spined stickleback and zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MicroRNAs (miRNAs) can have tissue-specific expression and functions; they can originate from dedicated miRNA genes, from non-canonical miRNA genes, or from mirror-miRNA genes and can also experience post-transcriptional variations. It remains unclear, however, which mechanisms of miRNA production or modification are tissue-specific and the extent of their evolutionary conservation. To address these issues, we developed the software Prost! (PRocessing Of Short Transcripts), which, among other features, allows accurate quantification of mature miRNAs, takes into account post-transcriptional processing, such as nucleotide editing, and helps identify mirror-miRNAs. Here, we applied Prost! to annotate and analyze miRNAs in three-spined stickleback ( Gasterosteus aculeatus ), a model fish for evolutionary biology reported to have a miRNome larger than most teleost fish. Zebrafish ( Danio rerio ), a distantly related teleost with a well-known miRNome, served as comparator. Despite reports suggesting that stickleback had a large miRNome, results showed that stickleback has 277 evolutionary-conserved mir genes and 366 unique mature miRNAs (excluding mir430 gene replicates and the vaultRNA-derived mir733 ), similar to zebrafish. In addition, small RNA sequencing data from brain, heart, testis, and ovary in both stickleback and zebrafish identified suites of mature miRNAs that display organ-specific enrichment, which is, for many miRNAs, evolutionarily-conserved. These data also supported the hypothesis that evolutionarily-conserved, organ-specific mechanisms regulate miRNA post-transcriptional variations. In both stickleback and zebrafish, miR2188-5p was edited frequently with similar nucleotide editing patterns in the seed sequence in various tissues, and the editing rate was organ-specific with higher editing in the brain. In summary, Prost! is a critical new tool to identify and understand small RNAs and can help clarify a species’ miRNA biology, as shown here for an important fish model for the evolution of developmental mechanisms, and can provide insight into organ-specific expression and evolutionary-conserved miRNA post-transcriptional mechanisms.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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.
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 ».