Unveiling the functional and evolutionary landscape of RNA editing in chicken using genomics and transcriptomics
Notice bibliographique
Résumé
The evolutionary and functional features of RNA editing are well studied in mammals, cephalopods, and insects, but not in birds. Here, we integrated transcriptomic and whole-genomic analyses to exhaustively characterize the expansive repertoire of adenosine-to-inosine (A-to-I) RNA editing sites (RESs) in the chicken. In addition, we investigated the evolutionary status of the chicken editome as a potential mechanism of domestication. We detected the lowest editing level in the liver of chickens, compared to muscles in humans, and found higher editing activity and specificity in the brain than in non-neural tissues, consistent with the brain’s functional complexity. To a certain extent, specific editing activity may account for the specific functions of tissues. Our results also revealed that sequences critical to RES secondary structures remained conserved within avian evolution. Furthermore, the RNA editome was shaped by purifying selection during chicken domestication and most RESs may have served as a selection pool for a few functional RESs involved in chicken domestication, including evolution of nervous and immune systems. Regulation of RNA editing in chickens by adenosine deaminase acting on RNA (ADAR) enzymes may be affected by non-ADAR factors whose expression levels changed widely after <i>ADAR</i> knockdown. Collectively, we provide comprehensive lists of candidate RESs and non-ADAR-editing regulators in the chicken, thus contributing to our current understanding of the functions and evolution of RNA editing in animals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».