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Enregistrement W4401278642 · doi:10.1093/g3journal/jkae178

A comprehensive atlas of pig RNA editome across 23 tissues reveals RNA editing affecting interaction mRNA–miRNAs

2024· article· en· W4401278642 sur OpenAlexaff
Jiajia Long, Weiwei Liu, Xinhao Fan, Yalan Yang, Xiaogan Yang, Zhonglin Tang

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRNA editingBiologyRNAADARMessenger RNAmicroRNAGeneticsComputational biologyGuide RNAUntranslated regionGeneGenome editingGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RNA editing is a co-transcriptional/post-transcriptional modification that is mediated by the ADAR enzyme family. Profiling of RNA editing is very limited in pigs. In this study, we collated 3813 RNA-seq data from the public repositories across 23 tissues and carried out comprehensive profiling of RNA editing in pigs. In total, 127,927 A-to-I RNA-editing sites were detected. Our analysis showed that 98.2% of RNA-editing sites were located within repeat regions, primarily within the pig-specific SINE retrotransposon PRE-1/Pre0_SS elements. Subsequently, we focused on analyzing specific RNA-editing sites (SESs) in skeletal muscle tissues. Functional enrichment analyses suggested that they were enriched in signaling pathways associated with muscle cell differentiation, including DMD, MYOD1, and CAV1 genes. Furthermore, we discovered that RNA editing event in the 3'UTR of CFLAR mRNA influenced miR-708-5p binding in this region. In this study, the panoramic RNA-editing landscape of different tissues of pigs was systematically mapped, and RNA-editing sites and genes involved in muscle cell differentiation were identified. In summary, we identified modifications to pig RNA-editing sites and provided candidate targets for further validation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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