Decoy-seq unlocks scalable genetic screening for regulatory small noncoding RNAs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small noncoding RNAs (smRNAs) play critical roles in regulating various cellular processes, including development, stress response, and disease pathogenesis. However, functional characterization of smRNAs remains limited by the scale and simplicity of phenotypic readouts. Recently, single-cell perturbation screening methods, which link CRISPR-mediated genetic perturbations to rich transcriptomic profiling, have emerged as foundational and scalable approaches for understanding gene functions, mapping regulatory networks, and revealing genetic interactions. However, a comparable approach for probing the regulatory consequences of smRNA perturbations is lacking. Here, we present Decoy-seq as an extension of this approach for high-content, single-cell perturbation screening of smRNAs. This method leverages U6-driven tough decoys (TuD), which form stable duplexes with their target smRNAs, for inhibition in the cell. Lentiviral-encoded TuDs are compatible with conventional single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) technologies, allowing joint identification of the smRNA perturbation in each cell and its associated transcriptomic profile. We applied Decoy-seq to 336 microRNAs (miRNAs) and 196 tRNA-derived fragments (tRFs) in a human breast cancer cell line, demonstrating its ability to uncover complex regulatory pathways and novel functions of these smRNAs. Notably, we show that tRFs influence mRNA polyadenylation and regulate key cancer-associated processes, such as cell cycle progression and proliferation. Therefore, Decoy-seq provides a powerful framework for exploring the functional roles of smRNAs in normal physiology and disease, and holds promise for accelerating future discoveries.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».