Identification of the conserved long non-coding RNAs in myogenesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our understanding of genome regulation is ever-evolving with the continuous discovery of new modes of gene regulation, and transcriptomic studies of mammalian genomes have revealed the presence of a considerable population of non-coding RNA molecules among the transcripts expressed. One such non-coding RNA molecule is long non-coding RNA (lncRNA). However, the function of lncRNAs in gene regulation is not well understood; moreover, finding conserved lncRNA across species is a challenging task. Therefore, we propose a novel approach to identify conserved lncRNAs and functionally annotate these molecules. RESULTS: In this study, we exploited existing myogenic transcriptome data and identified conserved lncRNAs in mice and humans. We identified the lncRNAs expressing differentially between the early and later stages of muscle development. Differential expression of these lncRNAs was confirmed experimentally in cultured mouse muscle C2C12 cells. We utilized the three-dimensional architecture of the genome and identified topologically associated domains for these lncRNAs. Additionally, we correlated the expression of genes in domains for functional annotation of these trans-lncRNAs in myogenesis. Using this approach, we identified conserved lncRNAs in myogenesis and functionally annotated them. CONCLUSIONS: With this novel approach, we identified the conserved lncRNAs in myogenesis in humans and mice and functionally annotated them. The method identified a large number of lncRNAs are involved in myogenesis. Further studies are required to investigate the reason for the conservation of the lncRNAs in human and mouse while their sequences are dissimilar. Our approach can be used to identify novel lncRNAs conserved in different species and functionally annotated them.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».