Notice bibliographique
Résumé
Human genetic experiments are often conducted based on the orthologous genes in other mammals such as mouse and rat. The resulting conclusions of such experiments are often limited in their applicability to the human situation. This has raised a question as to why the orthologous genes with closely related or even identical coding regions behave differently in various mammals, and motivated us to study the promoter of these genes. We proposed a functional promoter similarity index (FPSI) based on the number of putative, but statistically significant associations (p ≤ 0.05) between transcription factors and their target orthologous genes. We deduced such association through searching known transcription factor binding sites from promoters of the genes. The FPSI was validated using microarray gene expression data. We did pair-wise study of seven vertebrate genomes (human, chimpanzee, mouse, rat, dog, chicken, and zebrafish). The FPSIs of orthologous genes are generally high between human and chimpanzee, with a mean FPSI of 0.79, but gradually decrease when human is compared to the mouse (0.22), rat (0.2), dog (0.2), chicken (0.13) or zebrafish (0.06). We then performed an analogous analysis for 2128 human cancer-associated genes and the results were similar, but had significantly improved FPSIs between these human genes and their orthologs in mouse, rat, and dog. The differences in the promoter regions of orthologous genes appear to be genome wide and negatively correlated with divergence time of the organisms. Such correlation suggests that the FPSI could be used as a measure of phylogenetic conservation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».