Transcriptional boosting and buffering during neurodevelopment by shifts in mRNA instability
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of mRNA half-life is commonly overlooked when examining changes in mRNA abundance during development. mRNA levels of some genes are regulated by transcription rate only, but others may be regulated by mRNA half-life only shifts. Furthermore, transcriptional buffering is predicted when changes in transcription rates have compensating shifts in mRNA half-life resulting in no change to steady-state levels. Likewise, transcriptional boosting should result when changes in transcription rate are accompanied by amplifying half-life shifts. During neurodevelopment there is widespread 3'UTR lengthening that could be shaped by differential shifts in the stability of existing short or long 3'UTR transcript isoforms. We measured transcription rate and mRNA half-life changes during induced human Pluripotent Stem Cell (iPSC)-derived neuronal development using RATE-seq. During transitions to progenitor and neuron stages, transcriptional buffering occurred in up to 50%, and transcriptional boosting in up to 15%, of genes with changed transcription rates. The remaining changes occurred by transcription rate only or mRNA half-life only shifts. Average mRNA half-life decreased two-fold in neurons relative to iPSCs. Short gene isoforms were more destabilized in neurons and thereby increased the average 3'UTR length. Small RNA sequencing captured an increase in microRNA copy number per cell during neurodevelopment. We propose that mRNA destabilization and 3'UTR lengthening are driven in part by an increase in microRNA load in neurons. Our findings identify mRNA stability mechanisms in human neurodevelopment that regulate gene and isoform level abundance and provide a precedent for similar post-transcriptional regulatory events as other tissues develop.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».