A highly sensitive in vivo footprinting technique for condition-dependent identification of cis elements
Notice bibliographique
Résumé
Knowing which regions of a gene are targeted by transcription factors during induction or repression is essential for understanding the mechanisms responsible for regulation. Therefore, we re-designed the traditional in vivo footprinting method to obtain a highly sensitive technique, which allows identification of the cis elements involved in condition-dependent gene regulation. Data obtained through DMS methylation, HCl DNA cleavage and optimized ligation-mediated PCR using fluorescent labelling followed by capillary gel electrophoresis are analysed by ivFAST. In this work we have developed this command line-based program, which is designed to ensure automated and fast data processing and visualization. The new method facilitates a quantitative, high-throughput approach because it enables the comparison of any number of in vivo footprinting results from different conditions (e.g. inducing, repressing, de-repressing) to one another by employing an internal standard. For validation of the method the well-studied upstream regulatory region of the Trichoderma reesei xyn1 (endoxylanase 1) gene was used. Applying the new method we could identify the motives involved in condition-dependent regulation of the cbh2 (cellobiohydrolase 2) and xyn2 (endoxylanase 2) genes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».