Los puntos clave no están disponibles para este artículo en este momento.
Los enfoques genómicos a gran escala y computacionales han identificado miles de ARN no codificantes largos (lncARN). Sin embargo, ha sido controvertido qué fracción de estos ARN es realmente no codificante. Aquí, combinamos el perfilado de ribosomas con un enfoque de aprendizaje automático para validar lncARN durante el desarrollo de peces cebra de manera de alto rendimiento. Encontramos que docenas de lncARN propuestos son contaminantes codificadores de proteínas y que muchos lncARN tienen perfiles de ribosoma que se asemejan a los líderes 5' de los ARN codificantes. El análisis de los datos de perfilado de ribosomas de células madre embrionarias revela propiedades similares para los lncARN de mamíferos. Estos resultados aclaran la anotación de lncARN en desarrollo y sugieren un papel potencial para la traducción en la regulación de lncARN. Además, nuestro pipeline computacional y los datos de perfilado de ribosomas proporcionan un recurso poderoso para la identificación de marcos de lectura abiertos traducidos durante el desarrollo de peces cebra.
Chew et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: