SnoRNA copy regulation affects family size, genomic location and family abundance levels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Small nucleolar RNAs (snoRNAs) are an abundant class of noncoding RNAs present in all eukaryotes and best known for their involvement in ribosome biogenesis. In mammalian genomes, many snoRNAs exist in multiple copies, resulting from recombination and retrotransposition from an ancestral snoRNA. To gain insight into snoRNA copy regulation, we used Rfam classification and normal human tissue expression datasets generated using low structure bias RNA-seq to characterize snoRNA families. RESULTS: We found that although box H/ACA families are on average larger than box C/D families, the number of expressed members is similar for both types. Family members can cover a wide range of average abundance values, but importantly, expression variability of individual members of a family is preferred over the total variability of the family, especially for box H/ACA snoRNAs, suggesting that while members are likely differentially regulated, mechanisms exist to ensure uniformity of the total family abundance across tissues. Box C/D snoRNA family members are mostly embedded in the same host gene while box H/ACA family members tend to be encoded in more than one different host, supporting a model in which box C/D snoRNA duplication occurred mostly by cis recombination while box H/ACA snoRNA families have gained copy members through retrotransposition. And unexpectedly, snoRNAs encoded in the same host gene can be regulated independently, as some snoRNAs within the same family vary in abundance in a divergent way between tissues. CONCLUSIONS: SnoRNA copy regulation affects family sizes, genomic location of the members and controls simultaneously member and total family abundance to respond to the needs of individual tissues.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».