Influence of transcription elongation rate on gene expression in the fission yeast Schizosaccharomyces pombe
Notice bibliographique
Résumé
Although it has become clear that transcription is intimately coupled to gene expression, how transcription elongation influences the transcriptome remains poorly understood. Some studies have shown that mutations in particular transcription factors impact transcription elongation leading to the potential overexpression of some genes, and in extreme situations, oncogenes which are associated with cancer. However, what if we approached this problem another way? How would gene expression be affected if transcription elongation rate was slowing down? To examine those consequences, we used genome editing in the fission yeast Schizosaccharomyces pombe to generate rpb1 mutants that produce a RNA polymerase II complex that transcribes slower than the wild type RNAPII. Using RNA-seq, differential gene expression analysis revealed a list of genes significantly up-regulated in conjunction with stress responses and a list of genes significantly down-regulated in conjunction with non-coding RNAs. Moreover, after merging those data with published genome-wide alternative polyadenylation sites, we discovered a more efficient function of the proximal polyadenylation sites in the slow mutant. Together, these results suggest a focus on tgp1 whose protein product is a phosphate transmembrane transporter, and which is known to be regulated by a cis long non-coding RNA. Several ChIP-qPCR assays have allowed us to gather mechanistic evidence about the link between a slow transcription elongation rate and tgp1 overexpression.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».