Mapping Association between Long-Range <i>cis</i> -Regulatory Regions and Their Target Genes Using Synteny
Notice bibliographique
Résumé
In chordates, long-range cis-regulatory regions are involved in the control of transcription initiation (either as repressors or enhancers). Their main characteristics are that (i) they can be located as far as 1 Mb away from the transcription start site of the target gene, (ii) they can regulate more than one gene, and (iii) they are usually orientation-independent. Therefore, proper characterization of functional interactions between long-range cis-regulatory regions and their target genes remains problematic. We present a novel method to predict such interactions based on the analysis of rearrangements between the human and 16 other vertebrate genomes. Our method is based on the assumption that genome rearrangements that would disrupt the functional interaction between a cis-regulatory region and its target gene are likely to be deleterious. Therefore, conservation of synteny through evolution would be an indication of a functional interaction. We use our algorithm to predict the association between a set of 123,905 human candidate regulatory regions to their target gene(s). This genome-wide map of interactions has many potential applications, including the selection of candidate regions prior to in vivo experimental characterization, a better characterization of regulatory regions involved in position effect diseases, and an improved understanding of the mechanisms and importance of long-range regulation.
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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 ».