Long-read RNA sequencing can probe organelle genome pervasive transcription
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
40 years ago, organelle genomes were assumed to be streamlined and, perhaps, unexciting remnants of their prokaryotic past. However, the field of organelle genomics has exposed an unparallel diversity in genome architecture (i.e. genome size, structure, and content). The transcription of these eccentric genomes can be just as elaborate - organelle genomes are pervasively transcribed into a plethora of RNA types. However, while organelle protein-coding genes are known to produce polycistronic transcripts that undergo heavy posttranscriptional processing, the nature of organelle noncoding transcriptomes is still poorly resolved. Here, we review how wet-lab experiments and second-generation sequencing data (i.e. short reads) have been useful to determine certain types of organelle RNAs, particularly noncoding RNAs. We then explain how third-generation (long-read) RNA-Seq data represent the new frontier in organelle transcriptomics. We show that public repositories (e.g. NCBI SRA) already contain enough data for inter-phyla comparative studies and argue that organelle biologists can benefit from such data. We discuss the prospects of using publicly available sequencing data for organelle-focused studies and examine the challenges of such an approach. We highlight that the lack of a comprehensive database dedicated to organelle genomics/transcriptomics is a major impediment to the development of a field with implications in basic and applied science.
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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) | 0,001 | 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 découle