RNA-Seq employing a novel rRNA depletion strategy reveals a rich repertoire of snoRNAs in <i>Euglena gracilis</i> including box C/D and Ψ-guide RNAs targeting the modification of rRNA extremities
Notice bibliographique
Résumé
Previous mRNA transcriptome studies of Euglena gracilis have shown that this organism possesses a large and diverse complement of protein coding genes; however, the study of non-coding RNA classes has been limited. The natural extensive fragmentation of the E. gracilis large subunit ribosomal RNA presents additional barriers to the identification of non-coding RNAs as size-selected small RNA libraries will be dominated by rRNA sequences. In this study we have developed a strategy to significantly reduce rRNA amplification prior to RNA-Seq analysis thereby producing a ncRNA library allowing for the identification of many new E. gracilis small RNAs. Library analysis reveals 113 unique new small nucleolar (sno) RNAs and a large collection of snoRNA isoforms, as well as the first significant collection of nuclear tRNAs in this organism. A 3' end AGAUGN consensus motif and conserved structural features can now be defined for E. gracilis pseudouridine guide RNAs. snoRNAs of both classes were identified that target modification of the 3' extremities of rRNAs utilizing predicted base-pairing interactions with internally transcribed spacers (ITS), providing insight into the timing of steps in rRNA maturation. Cumulatively, this represents the most comprehensive analysis of small ncRNAs in Euglena gracilis to date.
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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 ».