FREDDIE: A comprehensive tool for detecting exonization of retrotransposable elements in short and long RNA sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
Background Transposable elements (TEs) constitute a significant portion of mammalian genomes, accounting for about 50% of the total DNA. Intragenic TEs are of particular interest as they are co-transcribed with their host genes in pre-mRNA, potentially leading to the formation of novel chimeric transcripts and the exonization of TEs. The abundance of RNA sequencing data currently available offers a unique opportunity to explore transcriptomic variations. However, a significant limitation is the capability of existing computational tools. Here, we introduce FREDDIE, an innovative algorithm designed to detect the exonization of retrotransposable elements using RNA-seq data. FREDDIE can process short and long RNA sequencing data, assemble and quantify transcripts, evaluate coding potential, and identify protein domains in chimeric transcripts involving exonized TEs and retrocopies. Results To demonstrate the efficacy of FREDDIE, we analyzed and validated TE exonization in two human cancer cell lines, K562 and U251. We have identified 322 chimeric transcripts, of which 126 were from K562, and 196 were from U251. Among these chimeric transcripts, there were 35 that showed similar exonization patterns and host genes. These transcripts involve protein-coding genes of the host and exonization of LINE-1 (L1), Alu elements, and retrocopies of coding genes. We have selected some candidates and validated them experimentally through RT-PCR. The validation rate for these candidates was 70%, later confirmed by long-read sequencing. Additionally, we applied FREDDIE to analyze TE exonization across 157 glioblastoma samples, identifying 1,010 chimeric transcripts. The majority of these transcripts involved the exonization of Alu elements (69.8%), followed by L1 (20.6%) and retrocopies (9.6%). Notably, we discovered a highly expressed L1 exonization within the ROS gene, resulting in a truncated open reading frame (ORF) with the deletion of two protein domains. Conclusions FREDDIE is an efficient and user-friendly tool for identifying chimeric transcripts that involve exonization of intragenic TEs. Overall, FREDDIE enables comprehensive investigations into the contributions of TEs to transcriptome evolution, variation, and disease-associated abnormalities, and it operates effectively on standard computing systems. FREDDIE is publicly available: https://github.com/galantelab/freddie
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».