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Enregistrement W4322622596 · doi:10.1101/2023.02.27.530265

Improving the annotation of the cattle genome by annotating transcription start sites in a diverse set of tissues and populations using CAGE sequencing

2023· preprint· en· W4322622596 sur OpenAlexafffund
Mazdak Salavati, Richard Clark, Doreen Becker, C. Kühn, Graham Plastow, Sébastien Dupont, Gabriel Costa Monteiro Moreira, Carole Charlier, Emily L. Clark

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesResearch Executive AgencyEuropean CommissionUniversité de LiègeForeign, Commonwealth and Development OfficeScotland’s Rural CollegeInternational Livestock Research InstituteBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilBill and Melinda Gates FoundationAlberta Livestock and Meat AgencyUniversity of EdinburghAlberta Agriculture and ForestryAgriculture and Agri-Food CanadaWellcome Trust
Mots-clésBiologyEnhancerGenomeAnnotationGene AnnotationComputational biologyGeneticsPopulationGeneTranscriptomeGenomicsTranscription factorGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the genomic control of tissue-specific gene expression and regulation can help to inform the application of genomic technologies in farm animal breeding programmes. The fine mapping of promoters (transcription start sites [TSS]) and enhancers (divergent amplifying segments of the genome local to TSS) in different populations of cattle across a wide diversity of tissues provides information to locate and understand the genomic drivers of breed- and tissue-specific phenotypes. To this aim we used Cap Analysis Gene Expression (CAGE) sequencing to define TSS and their co-expressed short-range enhancers (<1kb) in the ARS-UCD1.2_Btau5.0.1Y reference genome (1000bulls run9) and analysed tissue- and population specificity of expressed promoters. We identified 51,295 TSS and 2,328 TSS-Enhancer regions shared across the three populations (Holstein, Charolais x Holstein and Kinsella beef composite [KC]). In addition, we performed a comparative analysis of our cattle dataset with available data for seven other species to identify TSS and TSS-Enhancers that are specific to cattle. The CAGE dataset will be combined with other transcriptomic information for the same tissues generated in the BovReg project to create a new high-resolution map of transcript diversity across tissues and populations in cattle. Here we provide the CAGE dataset and annotation tracks for TSS and TSS Enhancers in the cattle genome. This new annotation information will improve our understanding of the drivers of gene expression and regulation in cattle and help to inform the application of genomic technologies in breeding programmes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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