Human-specific lncRNAs contributed critically to human evolution by distinctly regulating gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract What genes and regulatory sequences make humans and apes that share substantial genes but show distinct phenotypes has puzzled researchers for decades. Genomic studies have examined species-specific genes and regulatory sequences (e.g., transcription factor binding sites, TFBS); birth, loss, and changes in these genes and sequences can greatly drive speciation and evolution. However, those involved in epigenetic regulation - species-specific lncRNA genes and regulatory sequences - remain poorly explored. We identified human-specific (HS) lncRNAs from GENCODE-annotated human lncRNAs, predicted their DNA binding domains (DBDs) and binding sites (DBSs) genome-wide, analyzed DBSs in modern humans (CEU, CHB, and YRI), archaic humans (Altai Neanderthals, Denisovans, and Vindija Neanderthals), and their counterparts in chimpanzees, and analyzed how DBSs influence gene expression in modern and archaic humans. Our results suggest that HS lncRNAs and their DBSs have substantially rewired gene expression human-specifically, the rewiring has evolved continuously from archaic to modern humans, and rewired gene expression has promoted brain development, made humans adapt to new environments and lifestyles, and caused differences in modern humans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».