Cataloging the potential functional diversity of Cacna1e splice variants using long-read sequencing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Voltage gated calcium channels (VGCCs) regulate the influx of calcium ions in many cell types, but our lack of knowledge about the plethora of VGCC splice variants remains a gap in our understanding of calcium channel function. A recent advance in profiling gene splice variation is to use long-read RNA-sequencing technology. We sequenced Cacna1e transcripts from the rat thalamus using Oxford Nanopore sequencing, yielding the full structure of 2,110 Cacna1e splice variants. However, we observed that only 154 Cacna1e splice variants were likely to encode for a functional VGCC based on predicted amino acid sequences. We then computationally prioritized these 154 splice variants using expression and evolutionary conservation and found that four splice variants are candidate functionally distinct splice isoforms. Our work not only provides long-read sequencing of Cacna1e for the first time, but also the first computational evaluation of which Cacna1e splice variants are the best candidates for future follow-up. SIGNIFICANCE STATEMENT Voltage gated calcium channels (Cacna1x genes) are implicated in many neurological disorders and their encoding genes are predicted to have complex patterns of alternative splicing. Previous approaches relied on short-read RNA-seq to characterize calcium channel splice variants. Here, we use long-read nanopore sequencing to establish a set of Cacna1e transcripts in the rat thalamus and use computational methods to prioritize four transcripts as functionally distinct splice isoforms. Our work to provide the field with prioritized transcripts will not only improve our understanding of Cacna1e function but its role in disease as well.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».