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doi:10.22028/D291-35567
Titel: | An estimate of the total number of true human miRNAs |
VerfasserIn: | Alles, Julia Fehlmann, Tobias Fischer, Ulrike Backes, Christina Galata, Valentina Minet, Marie Hart, Martin Abu-Halima, Masood Grässer, Friedrich A. Lenhof, Hans-Peter Keller, Andreas Meese, Eckart |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Nucleic Acids Research |
Bandnummer: | 47 |
Heft: | 7 |
Seiten: | 3353–3364 |
Verlag/Plattform: | Oxford University Press |
Erscheinungsjahr: | 2019 |
DDC-Sachgruppe: | 610 Medizin, Gesundheit |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | While the number of human miRNA candidates continuously increases, only a few of them are completely characterized and experimentally validated. Toward determining the total number of true miRNAs, we employed a combined in silico high- and experimental low-throughput validation strategy. We collected 28 866 human small RNA sequencing data sets containing 363.7 billion sequencing reads and excluded falsely annotated and low quality data. Our high-throughput analysis identified 65% of 24 127 mature miRNA candidates as likely false-positives. Using northern blotting, we experimentally validated miRBase entries and novel miRNA candidates. By exogenous overexpression of 108 precursors that encode 205 mature miRNAs, we confirmed 68.5% of the miRBase entries with the confirmation rate going up to 94.4% for the high-confidence entries and 18.3% of the novel miRNA candidates. Analyzing endogenous miRNAs, we verified the expression of 8 miRNAs in 12 different human cell lines. In total, we extrapolated 2300 true human mature miRNAs, 1115 of which are currently annotated in miRBase V22. The experimentally validated miRNAs will contribute to revising targetomes hypothesized by utilizing falsely annotated miRNAs. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1093/nar/gkz097 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-355674 hdl:20.500.11880/32443 http://dx.doi.org/10.22028/D291-35567 |
ISSN: | 1362-4962 0305-1048 |
Datum des Eintrags: | 24-Feb-2022 |
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supplementary data |
In Beziehung stehendes Objekt: | https://oup.silverchair-cdn.com/oup/backfile/Content_public/Journal/nar/47/7/10.1093_nar_gkz097/1/gkz097_supplemental_files.zip?Expires=1652182694&Signature=JbV5Dms~O99gjUpZztl8KH3mTRjNz~WR4~YAs3Fo5Yg6JNi9nGtiQsaQKhD399j4-V1urafPsTBKyjiusk60N7S-Vdrci83PlX2~8aeKYMzrWsS95QJHi54A7er15X2eWV1rCR4y~zTLH9dXpGP0nn8ZXZOL4M-OOQCbkI2fAxISHw05cCJTUvGmXsm0iTmwtMR4d6aapEbki3nBAjSEsh~UFEhrVwBdhHXyCWguCJSk3NcC-Qh5LbieJGtLe9n1lV-liHhgMRZU9kv28PM0OGJk7xRh-hY7tyjTDk8EoDaVPVhFaIC6qUAqRT6c605~BlxPG0mlEPj73BtyqnRWrA__&Key-Pair-Id=APKAIE5G5CRDK6RD3PGA |
Fakultät: | M - Medizinische Fakultät MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | M - Humangenetik M - Infektionsmedizin M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik MI - Informatik |
Professur: | M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller M - Prof. Dr. Eckhart Meese M - Keiner Professur zugeordnet MI - Prof. Dr. Hans-Peter Lenhof |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
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