Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: 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

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