Small RNAs beyond Model Organisms: Have We Only Scratched the Surface?
Notice bibliographique
Résumé
Small RNAs (sRNAs) are essential regulators in the adaptation of bacteria to environmental changes and act by binding targeted mRNAs through base complementarity. Approximately 550 distinct families of sRNAs have been identified since their initial characterization in the 1980s, accelerated by the emergence of RNA-sequencing. Small RNAs are found in a wide range of bacterial phyla, but they are more prominent in highly researched model organisms compared to the rest of the sequenced bacteria. Indeed, Escherichia coli and Salmonella enterica contain the highest number of sRNAs, with 98 and 118, respectively, with Enterobacteriaceae encoding 145 distinct sRNAs, while other bacteria families have only seven sRNAs on average. Although the past years brought major advances in research on sRNAs, we have perhaps only scratched the surface, even more so considering RNA annotations trail behind gene annotations. A distinctive trend can be observed for genes, whereby their number increases with genome size, but this is not observable for RNAs, although they would be expected to follow the same trend. In this perspective, we aimed at establishing a more accurate representation of the occurrence of sRNAs in bacteria, emphasizing the potential for novel sRNA discoveries.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».