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Enregistrement W4213273432 · doi:10.1093/nar/gkac144

Nanopore ReCappable sequencing maps SARS-CoV-2 5′ capping sites and provides new insights into the structure of sgRNAs

2022· article· en· W4213273432 sur OpenAlexfundno aff
Camilla Ugolini, Logan Mulroney, Adrien Léger, Matteo Castelli, Elena Criscuolo, Maia Kavanagh Williamson, Andrew D. Davidson, Abdulaziz Almuqrin, Roberto Giambruno, Miten Jain, Gianmaria Frigè, Hugh E. Olsen, George Tzertzinis, Ira Schildkraut, Madalee G. Wulf, Ivan R. Corrêa, Laurence Ettwiller, Nicola Clementi, Massimo Clementi, Nicasio Mancini, Ewan Birney, Mark Akeson, Francesco Nicassio, David A. Matthews, Tommaso Leonardi

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthU.S. Food and Drug AdministrationHamilton Health Sciences FoundationAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroOxford Nanopore Technologies
Mots-clésNanopore sequencingBiologySubgenomic mRNAComputational biologyMinionGuide RNAAnnotationGeneticsGenomeDeep sequencingRNACoronaviridaeDNA sequencingGeneCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cas9Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SARS-CoV-2 virus has a complex transcriptome characterised by multiple, nested subgenomic RNAsused to express structural and accessory proteins. Long-read sequencing technologies such as nanopore direct RNA sequencing can recover full-length transcripts, greatly simplifying the assembly of structurally complex RNAs. However, these techniques do not detect the 5' cap, thus preventing reliable identification and quantification of full-length, coding transcript models. Here we used Nanopore ReCappable Sequencing (NRCeq), a new technique that can identify capped full-length RNAs, to assemble a complete annotation of SARS-CoV-2 sgRNAs and annotate the location of capping sites across the viral genome. We obtained robust estimates of sgRNA expression across cell lines and viral isolates and identified novel canonical and non-canonical sgRNAs, including one that uses a previously un-annotated leader-to-body junction site. The data generated in this work constitute a useful resource for the scientific community and provide important insights into the mechanisms that regulate the transcription of SARS-CoV-2 sgRNAs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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