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Enregistrement W3011957110 · doi:10.1016/j.celrep.2020.02.048

Genomic Repeats Categorize Genes with Distinct Functions for Orchestrated Regulation

2020· article· en· W3011957110 sur OpenAlexafffund
Jiayun Lu, Wen Shao, Lei Chang, Yafei Yin, Tong Li, Hui Zhang, Yantao Hong, Michelle Percharde, Lerui Guo, Zhongyang Wu, Lichao Liu, Wei Liu, Pixi Yan, Miguel Ramalho‐Santos, Yujie Sun, Xiaohua Shen

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Institute of General Medical SciencesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthTsinghua UniversityCenter for Life SciencesUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of ChinaUK Research and Innovation
Mots-clésBiologyGeneGeneticsGenomeGene silencingRegulation of gene expressionComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repetitive elements are abundantly distributed in mammalian genomes. Here, we reveal a striking association between repeat subtypes and gene function. SINE, L1, and low-complexity repeats demarcate distinct functional categories of genes and may dictate the time and level of gene expression by providing binding sites for different regulatory proteins. Importantly, imaging and sequencing analysis show that L1 repeats sequester a large set of genes with specialized functions in nucleolus- and lamina-associated inactive domains that are depleted of SINE repeats. In addition, L1 transcripts bind extensively to its DNA in embryonic stem cells (ESCs). Depletion of L1 RNA in ESCs leads to relocation of L1-enriched chromosomal segments from inactive domains to the nuclear interior and de-repression of L1-associated genes. These results demonstrate a role of L1 DNA and RNA in gene silencing and suggest a general theme of genomic repeats in orchestrating the function, regulation, and expression of their host genes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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