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Enregistrement W1574079093 · doi:10.1186/1471-2105-4-18

Genome wide identification of regulatory motifs in Bacillus subtilis

2003· article· en· W1574079093 sur OpenAlexfundno aff
Michael Mwangi, Eric D. Siggia

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésRegulonOperonBiologyGeneticsGenomeGeneComputational biologyDNA binding siteTranscription factorPromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To explain the vastly different phenotypes exhibited by the same organism under different conditions, it is essential that we understand how the organism's genes are coordinately regulated. While there are many excellent tools for predicting sequences encoding proteins or RNA genes, few algorithms exist to predict regulatory sequences on a genome wide scale with no prior information. RESULTS: To identify motifs involved in the control of transcription, an algorithm was developed that searches upstream of operons for improbably frequent dimers. The algorithm was applied to the B. subtilis genome, which is predicted to encode for approximately 200 DNA binding proteins. The dimers found to be over-represented could be clustered into 317 distinct groups, each thought to represent a class of motifs uniquely recognized by some transcription factor. For each cluster of dimers, a representative weight matrix was derived and scored over the regions upstream of the operons to predict the sites recognized by the cluster's factor, and a putative regulon of the operons immediately downstream of the sites was inferred. The distribution in number of operons per predicted regulon is comparable to that for well characterized transcription factors. The most highly over-represented dimers matched sigmaA, the T-box, and sigmaW sites. We have evidence to suggest that at least 52 of our clusters of dimers represent actual regulatory motifs, based on the groups' weight matrix matches to experimentally characterized sites, the functional similarity of the component operons of the groups' regulons, and the positional biases of the weight matrix matches. All predictions are assigned a significance value, and thresholds are set to avoid false positives. Where possible, we examine our false negatives, drawing examples from known regulatory motifs and regulons inferred from RNA expression data. CONCLUSIONS: We have demonstrated that in the case of B. subtilis our algorithm allows for the genome wide identification of regulatory sites. As well as recovering known sites, we predict new sites of yet uncharacterized factors. Results can be viewed at http://www.physics.rockefeller.edu/~mwangi/.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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