Uncovering the multi-layer cis-regulatory landscape of rice via integrative nascent RNA analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to characterize regulatory elements in plant genomes traditionally rely on evolutionary conservation and chromatin accessibility. Recently, intergenic bi-directional nascent transcript has emerged as a putative hallmark of active enhancers. Here, we integrate these approaches to better define the cis-regulatory landscape of the rice genome. RESULTS: In juvenile leaf tissues of the Azucena rice variety, we analyze conserved noncoding sequences, intergenic bi-directional transcripts, and regions of open chromatin. These three features highlight distinct classes of regulatory targets, each exhibiting complexity and regulatory roles. Conserved noncoding sequences are associated with more complex regulatory interactions, while regions marked by chromatin accessibility or bi-directional nascent transcription tend to promote more stable regulatory activity. Some transcribed regulatory sites harbor elements linked to transposable element silencing, whereas others correlate with increased expression of nearby genes, pointing to candidate transcribed regulatory elements. We further identified molecular interactions between genic regions and intergenic transcribed regulatory elements using 3-dimensional chromatin contact data, we identify physical interactions between transcribed intergenic regions and genic regions. These interactions often co-localize with expression quantitative trait loci and coincide with increased transcription, further supporting a regulatory role. CONCLUSIONS: Our integrative analysis reveals multiple distinct classes of regulatory elements in the rice genome, with overlapping but non-identical targets and signatures. Many candidate elements share features consistent with transcriptional enhancement, though the specific criteria for defining active enhancers in plants require further characterization. These findings underscore the importance of using complementary genomic signals to discover and characterize functionally diverse regulatory elements in plant genomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».