Genome-wide R-loop analysis defines unique roles for DDX5, XRN2, and PRMT5 in DNA/RNA hybrid resolution
Notice bibliographique
Résumé
DDX5, XRN2, and PRMT5 have been shown to resolve DNA/RNA hybrids (R-loops) at RNA polymerase II transcription termination sites at few genomic loci. Herein, we perform genome-wide R-loop mapping using classical DNA/RNA immunoprecipitation and high-throughput sequencing (DRIP-seq) of loci regulated by DDX5, XRN2, and PRMT5. We observed hundreds to thousands of R-loop gains and losses at transcribed loci in DDX5-, XRN2-, and PRMT5-deficient U2OS cells. R-loop gains were characteristic of highly transcribed genes located at gene-rich regions, whereas R-loop losses were observed in low-density gene areas. DDX5, XRN2, and PRMT5 shared many R-loop gain loci at transcription termination sites, consistent with their coordinated role in RNA polymerase II transcription termination. DDX5-depleted cells had unique R-loop gain peaks near the transcription start site that did not overlap with those of siXRN2 and siPRMT5 cells, suggesting a role for DDX5 in transcription initiation independent of XRN2 and PRMT5. Moreover, we observed that the accumulated R-loops at certain loci in siDDX5, siXRN2, and siPRMT5 cells near the transcription start site of genes led to antisense intergenic transcription. Our findings define unique and shared roles of DDX5, XRN2, and PRMT5 in DNA/RNA hybrid regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».