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Enregistrement W2042392223 · doi:10.1126/science.1162327

Diversity and Complexity in DNA Recognition by Transcription Factors

2009· article· en· W2042392223 sur OpenAlexaff
Gwenaël Badis, Michael F. Berger, Anthony Philippakis, Shaheynoor Talukder, Andrew R. Gehrke, Savina Jaeger, Esther T. Chan, Genita Metzler, Anastasia Vedenko, Xiaoyu Chen, Hanna S. Kuznetsov, Chi-Fong Wang, David Coburn, Daniel E. Newburger, Quaid Morris, Timothy R. Hughes, Martha L. Bulyk

Notice bibliographique

RevueScience · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésGenomeBiologyComputational biologyDNADNA binding siteTranscription factorGeneticsDNA sequencingDNA-binding proteinTranscription (linguistics)Sequence motifBinding siteGenePromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sequence preferences of DNA binding proteins are a primary mechanism by which cells interpret the genome. Despite the central importance of these proteins in physiology, development, and evolution, comprehensive DNA binding specificities have been determined experimentally for only a few proteins. Here, we used microarrays containing all 10-base pair sequences to examine the binding specificities of 104 distinct mouse DNA binding proteins representing 22 structural classes. Our results reveal a complex landscape of binding, with virtually every protein analyzed possessing unique preferences. Roughly half of the proteins each recognized multiple distinctly different sequence motifs, challenging our molecular understanding of how proteins interact with their DNA binding sites. This complexity in DNA recognition may be important in gene regulation and in the evolution of transcriptional regulatory networks.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,234
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1 037
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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