An <i>in vivo</i> parallelized reporter assay to uncover tissue-specific splicing regulatory sequences in a multicellular animal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introns play a critical role in regulating alternative splicing. However, identifying functional intronic motifs is challenging due to their short and degenerate sequence composition. Massively parallel reporter assays have provided insights into cis -regulatory logic governing alternative splicing, but these approaches are generally performed in cell culture, limiting their ability to capture tissue-specific contexts. Here, we implemented in vivo Parallelized Reporter Assays in C. elegans neurons and muscle cells to screen for intronic enhancer and silencer motifs among thousands of randomized sequences. We identified nearly 200 sequences regulating splicing in these tissues. We uncovered core sub-sequences with tissue-biased enhancing and silencing activity, including motifs recognized by well-characterized RNA-binding proteins, and orphan motifs with no obvious cognate binding protein. Mapping our PRA-derived motifs to native introns flanking tissue-biased alternative exons revealed their conservation across nematodes, supporting their functional relevance. Additionally, individual intronic regions frequently contained diverse combinations of these motifs, indicative of complex engagement of these sequences by RNA-binding proteins. Finally, we performed targeted mutagenesis of PRA-derived intronic enhancers flanking a neuronal microexon, identifying key cis -regulatory determinants of microexon splicing. Together, our study provides a framework to explore the role of intronic regions in tissue-specific splicing regulation within a multicellular organism. Graphical Abstract
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».