Développement d'outils bio-informatique pour l'étude de la transcription cryptique
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les expériences de séquençage à haut débit ont permis de démontrer que la transcription ne se limite pas aux régions codantes et qu’une grande partie du génome est transcrite en ARN non-codants (ARNnc). Parmi eux, les transcrits cryptiques sont initiés à l’intérieur des régions codantes. Des études faites chez la levure Saccharomyces cerevisiae, ont pu identifier plusieurs facteurs qui répriment la transcription cryptique. Un de ces facteurs est Spt6, une chaperonne d’histones requise pour le maintien d’un bon niveau de nucléosomes le long des gènes transcrits. Lorsque Spt6 est muté, on observe une déplétion des nucléosomes conduisant à l’activation des promoteurs cryptiques. Cependant, le mécanisme par lequel ces transcrits cryptiques sont régulés n’est pas encore clair. Dans ce mémoire, nous présentons un travail dans lequel nous avons développé une méthode probabiliste dans le but de caractériser les transcrits cryptiques à partir de données de RNA-Seq. Cette méthode est basée sur une cumulation des données et permet de tenir compte des variations dans l’expression et dans la longueur des gènes, grâce à une étape de randomisation des données. Les résultats démontrent que notre méthode est au moins aussi efficace que les méthodes précédemment décrites dans la littérature et offre un bon compromis entre le taux de faux positifs et de faux négatifs. Enfin, le plus important est que cette méthode permet de prédire les régions génomiques où les transcrits cryptiques sont initiés. Nous avons mis en évidence la présence de transcrits cryptiques sur les brins sens et antisens par rapport au gène. Nous avons également montré que les promoteurs cryptiques sens et antisens sont enrichis en motif TATA et que les transcrits cryptiques sont polyadénylés, ce qui suggère qu’ils peuvent être régulés par les mêmes mécanismes qui régulent les gènes. Alors que les transcrits cryptiques sur le brin sens se terminent à la même position que les gènes dont ils sont issus, les transcrits cryptiques sur le brin antisens terminent préférablement aux extrémités 3’ des gènes situés en amont. Nous proposons donc que les terminateurs chez S. cerevisiae ont évolué pour terminer la transcription de manière bidirectionnelle afin d’empêcher une transcription aberrante qui pourrait envahir les gènes voisins.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it