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Protein Networks

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An organism can have thousands of different proteins, and these proteins must cooperate to ensure the health of an organism. Proteins bind to other proteins and form complexes to carry out their functions. Many proteins interact with multiple other proteins creating a complex network of protein interactions.
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Alternative RNA Splicing

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Alternative RNA splicing is the regulated splicing of exons and introns to produce different mature mRNAs from a single pre-mRNA. Unlike in constitutive splicing where a single gene produces a single type of mRNA, alternative splicing allows an organism to produce multiple proteins from a single gene and plays an important role in protein diversity.
There are five types of alternative RNA splicing that vary in the ways the pre-mRNA segments are removed or retained in the mature mRNA. The first...
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Null and Alternative Hypotheses01:16

Null and Alternative Hypotheses

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The actual hypothesis testing begins by considering two hypotheses. They are termed  the null hypothesis and the alternative hypothesis. These hypotheses contain opposing viewpoints.
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Nicholas Bogard1, Johannes Linder2, Alexander B Rosenberg1

  • 1Department of Electrical & Computer Engineering, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA.

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|June 11, 2019
PubMed
Resumen

El modelo de aprendizaje profundo APARENT predice la poliadenilación alternativa (APA) a partir de la secuencia de ADN. Esta herramienta identifica los motivos de secuencia que regulan la APA y cuantifica los impactos de las variantes genéticas en la enfermedad.

Palabras clave:
El MPRAEl SNVPolidenilación alternativala regulación cisaprendizaje profundomodelo generativoProcesamiento de ARNmAprendizaje automáticoensayo de reporte masivo paralelovariante de un solo nucleótidoBiología sintética

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Área de la Ciencia:

  • La genómica y la bioinformática
  • Biología molecular
  • Biología computacional

Sus antecedentes:

  • La poliadenilación alternativa (APA) contribuye significativamente a la diversidad del transcriptoma en las células humanas.
  • La comprensión de los determinantes de la secuencia de ADN de APA es crucial para descifrar la regulación génica.
  • Los métodos actuales para predecir la APA a menudo requieren datos experimentales o tienen un alcance limitado.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un modelo de aprendizaje profundo (APARENT) capaz de predecir la APA únicamente a partir de la secuencia de ADN.
  • Identificar nuevos motivos de secuencia y elementos reglamentarios que rigen el APA.
  • Aplicar el modelo para la ingeniería de señales de poliadenilación y evaluar el impacto de las variantes genéticas en la APA.

Principales métodos:

  • Entrenó un modelo de aprendizaje profundo, APARENT (APA REgression NeT), en un gran conjunto de datos de más de 3 millones de reportes de APA y sus datos de expresión de isoformas.
  • Utilizó técnicas de visualización para interpretar las características de secuencia aprendidas por la red neuronal.
  • Experimentalmente validó las predicciones del modelo para las señales de poliadenilación diseñadas y los efectos de las variantes genéticas.

Principales resultados:

  • APARENT demuestra una alta precisión en la predicción de APA tanto en regiones sintéticas como humanas 3' no traducidas (3' UTR).
  • El modelo identificó y descubrió con éxito nuevos motivos de secuencia involucrados en el reclutamiento de reguladores APA.
  • APARENT cuantificó efectivamente el impacto de las variantes genéticas en la APA, identificando variantes patógenas asociadas con diversas enfermedades.

Conclusiones:

  • El aprendizaje profundo puede predecir con precisión la poliadenilación alternativa solo a partir de la secuencia de ADN, proporcionando una herramienta poderosa para el análisis genómico.
  • APARENT revela un complejo código cis-regulador que rige el procesamiento del extremo 3' y ofrece información sobre la regulación de la expresión génica.
  • El modelo tiene implicaciones significativas para la comprensión de la base genética de las enfermedades mediante la identificación de variantes patógenas que afectan a la APA.