Genome wide identification of regulatory motifs in Bacillus subtilis
Notice bibliographique
Résumé
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/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».