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Enregistrement W3158533301 · doi:10.1101/2021.04.29.441938

DNA methylation affects pre-mRNA transcriptional initiation and processing in Arabidopsis

2021· preprint· en· W3158533301 sur OpenAlexfundno aff
Qiuhui Li, Shengjie Chen, Amy Wing-Sze Leung, Yaqin Liu, Xin Yan, Li Zhang, Hon‐Ming Lam, Ruibang Luo, Shoudong Zhang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsDirectorate for Biological SciencesChinese University of Hong KongInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of Sciences
Mots-clésDNA methylationBiologyBisulfite sequencingIllumina Methylation AssayRNA-Directed DNA MethylationMethylationGeneticsMolecular biologyEpigenetics of physical exerciseEpigenomicsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background DNA methylation may regulate pre-mRNA transcriptional initiation and processing, thus affecting gene expression. Unlike animal cells, plants, especially Arabidopsis thaliana , have relatively low DNA methylation levels, limiting our ability to observe any correlation between DNA methylation and pre-mRNA processing using typical short-read sequencing. However, with newly developed long-read sequencing technologies, such as Oxford Nanopore Technology Direct RNA sequencing (ONT DRS), combined with whole-genome bisulfite sequencing, we were able to precisely analyze the relationship between DNA methylation and pre-mRNA transcriptional initiation and processing using DNA methylation-related mutants. Results Using ONT DRS, we generated more than 2 million high-quality full-length long reads of native mRNA for each of the wild type Col-0 and mutants defective in DNA methylation, identifying a total of 117,474 isoforms. We found that low DNA methylation levels around splicing sites tended to prevent splicing events from occurring. The lengths of the poly(A) tail of mRNAs were positively correlated with DNA methylation. DNA methylation before transcription start sites or around transcription termination sites tended to result in gene-silencing or read-through events. Furthermore, using ONT DRS, we identified novel transcripts that we could not have otherwise, since transcripts with intron retention and fusion transcripts containing the uncut intergenic sequence tend not to be exported to the cytoplasm. Using the met1-3 mutant with activated constitutive heterochromatin regions, we confirmed the effects of DNA methylation on pre-mRNA processing. Conclusion The combination of ONT DRS with whole-genome bisulfite sequencing was a powerful tool for studying the effects of DNA methylation on splicing site selection and pre-mRNA processing, and therefore regulation of gene expression.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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