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Enregistrement W4323075179 · doi:10.1101/2023.03.01.530249

Transcriptional boosting and buffering during neurodevelopment by shifts in mRNA instability

2023· preprint· en· W4323075179 sur OpenAlexafffund
Marat Mufteev, Deivid C. Rodrigues, Kyoko E. Yuki, Ashrut Narula, Wei Wei, Alina Piekna, Jiajie Liu, Peter Pasceri, Olivia S. Rissland, Michael D. Wilson, James Ellis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNational Institutes of HealthCanada Research ChairsCanada First Research Excellence FundUniversity of TorontoOntario Brain InstituteCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésmicroRNAThree prime untranslated regionMessenger RNAUntranslated regionStability (learning theory)BiologyCell biologyComputer scienceComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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