Identification of sRNA interacting with a transcript of interest using MS2-affinity purification coupled with RNA sequencing (MAPS) technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RNA sequencing (RNAseq) technology recently allowed the identification of thousands of small RNAs (sRNAs) within the prokaryotic kingdom. However, drawing the comprehensive interaction map of a sRNA remains a challenging task. To address this problem, we recently developed a method called MAPS (MS2 affinity purification coupled with RNA sequencing) to characterize the full targetome of specific sRNAs. This method enabled the identification of target RNAs interacting with sRNAs, regardless of the type of regulation (positive or negative), type of targets (mRNA, tRNA, sRNA) or their abundance. We also demonstrated that we can use this technology to perform a reverse MAPS experiment, where an RNA fragment of interest is used as bait to identify interacting sRNAs. Here, we demonstrated that RybB and MicF sRNAs co-purified with internal transcribed spacers (ITS) of metZ-metW-metV tRNA transcript, confirming results obtained with MS2-RybB MAPS. Both raw and analyzed RNAseq data are available in GEO database (GSE66517).
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 découle