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Enregistrement W3022913792 · doi:10.1016/j.yexcr.2020.112057

Reconsidering proteomic diversity with functional investigation of small ORFs and alternative ORFs

2020· review· en· W3022913792 sur OpenAlexafffund
Marie A. Brunet, Sébastien Leblanc, Xavier Roucou

Notice bibliographique

RevueExperimental Cell Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensPROTEOUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsCompute CanadaCanada Foundation for InnovationMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - Québec
Mots-clésORFSBiologyOpen reading frameAnnotationGenomeGeneticsComputational biologyGenePeptide sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of functional yet non-annotated open reading frames (ORFs) throughout the genome of several species presents an unprecedented challenge in current genome annotation. These novel ORFs are shorter than annotated ones and many can be found on the same RNA, in opposition to current assumptions in annotation methodologies. Whilst the literature lacks consensus, these novel ORFs are commonly referred to as small ORFs (sORFs) or alternative ORFs (alt-ORFs). Unannotated ORFs represent an overlooked layer of complexity in the coding potential of genomes and are transforming our current vision of the nature of coding genes. In this review, we outline what constitutes a sORF or an alt-ORF and emphasize differences between both nomenclatures. We then describe complementary large-scale methods to accurately discover novel ORFs as well as yield functional insights on the novel proteins they encode. While serendipitous discoveries highlighted the functional importance of some novel ORFs, omics methods facilitate and improve their characterization to better understand physiological and pathological pathways. Functional annotation of sORFs, alt-ORFs and their corresponding microproteins will likely help fundamental and clinical research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,105 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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