Determination and Inference of Eukaryotic Transcription Factor Sequence Specificity

2014· article· en· 2 027 citations· W2033169664 sur OpenAlex· 10.1016/j.cell.2014.08.009

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024

Tête enseignante GPT0,244

Écart entre enseignants: 0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

Transcription factor (TF) DNA sequence preferences direct their regulatory activity, but are currently known for only ∼1% of eukaryotic TFs. Broadly sampling DNA-binding domain (DBD) types from multiple eukaryotic clades, we determined DNA sequence preferences for >1,000 TFs encompassing 54 different DBD classes from 131 diverse eukaryotes. We find that closely related DBDs almost always have very similar DNA sequence preferences, enabling inference of motifs for ∼34% of the ∼170,000 known or predicted eukaryotic TFs. Sequences matching both measured and inferred motifs are enriched in chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) peaks and upstream of transcription start sites in diverse eukaryotic lineages. SNPs defining expression quantitative trait loci in Arabidopsis promoters are also enriched for predicted TF binding sites. Importantly, our motif "library" can be used to identify specific TFs whose binding may be altered by human disease risk alleles. These data present a powerful resource for mapping transcriptional networks across eukaryotes.

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La notice

Revue: Cell
Thématique: RNA and protein synthesis mechanisms
Domaine: Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens: University of Toronto
Organismes subventionnaires: Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchHoward Hughes Medical Institute
Mots-clés: BiologyInferenceComputational biologyGeneticsTranscription factorSequence (biology)Transcription (linguistics)Evolutionary biologyGeneArtificial intelligence
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2033169664