Identification and Genome-Wide Prediction of DNA Binding Specificities for the ApiAP2 Family of Regulators from the Malaria Parasite
Notice bibliographique
Résumé
The molecular mechanisms underlying transcriptional regulation in apicomplexan parasites remain poorly understood. Recently, the Apicomplexan AP2 (ApiAP2) family of DNA binding proteins was identified as a major class of transcriptional regulators that are found across all Apicomplexa. To gain insight into the regulatory role of these proteins in the malaria parasite, we have comprehensively surveyed the DNA-binding specificities of all 27 members of the ApiAP2 protein family from Plasmodium falciparum revealing unique binding preferences for the majority of these DNA binding proteins. In addition to high affinity primary motif interactions, we also observe interactions with secondary motifs. The ability of a number of ApiAP2 proteins to bind multiple, distinct motifs significantly increases the potential complexity of the transcriptional regulatory networks governed by the ApiAP2 family. Using these newly identified sequence motifs, we infer the trans-factors associated with previously reported plasmodial cis-elements and provide evidence that ApiAP2 proteins modulate key regulatory decisions at all stages of parasite development. Our results offer a detailed view of ApiAP2 DNA binding specificity and take the first step toward inferring comprehensive gene regulatory networks for P. falciparum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».