Discovery of widespread transcription initiation at microsatellites predictable by sequence-based deep neural network
Notice bibliographique
Résumé
Using the Cap Analysis of Gene Expression (CAGE) technology, the FANTOM5 consortium provided one of the most comprehensive maps of Transcription Start Sites (TSSs) in several species. Strikingly, ~ 72% of them could not be assigned to a specific gene and initiate at unconventional regions, outside promoters or enhancers. Here, we probed these unassigned TSSs and showed that, in all species studied, a significant fraction of CAGE peaks initiate at microsatellites, also called short tandem repeats (STRs). To confirm this transcription, we developed Cap Trap RNA-seq, a technology which combines cap trapping and long reads MinION sequencing. We trained sequence-based deep learning models able to predict CAGE signal at STRs with high accuracy. These models unveiled the importance of STR surrounding sequences not only to distinguish STR classes, as defined by the repeated DNA motif, one from each other, but also to predict their transcription. Excitingly, our models predicted that genetic variants linked to human diseases affect STR-associated transcription and correspond precisely to the key positions identified by our models to predict transcription. Together, our results extend the repertoire of non-coding transcription associated with DNA tandem repeats and complexify STR polymorphism.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».