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Enregistrement W4284879793 · doi:10.1101/2022.07.06.498888

Nascent transcription and the associated <i>cis</i> -regulatory landscape in rice

2022· preprint· en· W4284879793 sur OpenAlexafffund
Jae Young Choi, Adrian E. Platts, Aurore Johary, Michael D. Purugganan, Zoé Joly‐Lopez

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork UniversityNational Science FoundationZegar Family FoundationNew York University Abu DhabiOxford Nanopore Technologies
Mots-clésIntergenic regionEnhancerBiologyChromatinGeneticsTranscription (linguistics)GeneGenomeHistoneRegulation of gene expressionPromoterGenomic organizationTranscription factorComputational biologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Plant genomes encode transcripts that require spatio-temporal regulation for proper cellular function, and a large fraction of the regulators can be found in intergenic regions. In animals, distal intergenic regions described as enhancer regions are actively transcribed as enhancer RNAs (eRNAs); the existence of eRNAs in plants has only been fairly recently documented. In this study, we evaluated with high sensitivity the synthesis of eRNAs that arise at genomic elements both distal and proximal to genes by combining PRO-seq with chromatin accessibility, histone modification, and methylation profiles in rice. Results We found that regions defined as transcribed intergenic regions are widespread in the rice genome, and many likely harbor transcribed regulatory elements. In addition to displaying evidence of selective constraint, the presence of these transcribed regulatory elements are correlated with an increase in nearby gene expression. We further identified molecular interactions between genic regions and intergenic transcribed regulatory elements using 3D chromosomal contact data, and found that these interactions were both associated with eQTLs as well as promoting transcription. We also compared the profile of accessible chromatin regions to our identified transcribed regulatory elements, and found less overlap than expected. Finally, we also observed that transcribed intergenic regions that overlapped partially or entirely with repetitive elements had a propensity to be enriched for cytosine methylation, and were likely involved in TE silencing rather than promoting gene transcription. Conclusion The characterization of eRNAs in the rice genome reveals that many share features of enhancers and are associated with transcription regulation, which could make them compelling candidate enhancer elements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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