Splicing buffers suboptimal codon usage in human cells
Notice bibliographique
Résumé
Although multiple studies have addressed the effects of codon usage on gene expression, such studies were typically performed in unspliced model genes. In the human genome, most genes undergo splicing and patterns of codon usage are splicing-dependent: guanine and cytosine (GC) content is highest within single-exon genes and within first exons of multi-exon genes. Intrigued by this observation, we measured the effects of splicing on expression in a panel of synonymous variants of GFP and mKate2 reporter genes that varied in nucleotide composition. We found that splicing promotes the expression of adenine and thymine (AT)-rich variants by increasing their steady-state protein and mRNA levels, in part through promoting cytoplasmic localization of mRNA. Splicing had little or no effect on the expression of GC-rich variants. In the absence of splicing, high GC content at the 5' end, but not at the 3' end of the coding sequence positively correlated with expression. Among endogenous human protein-coding transcripts, GC content has a more positive effect on various expression measures of unspliced, relative to spliced mRNAs. We propose that splicing promotes the expression of AT-rich genes, leading to selective pressure for the retention of introns in the human genome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».