Cooperative Binding of TEF-1 to Repeated GGAATG-Related Consensus Elements with Restricted Spatial Separation and Orientation
Notice bibliographique
Résumé
The human transcriptional enhancer factor (TEF) family includes TEF-1, TEF-3, TEF-4, and TEF-5. The TEFs share a highly conserved 68-amino acid TEA/ATTS DNA-binding domain, which binds to SV40 GT-IIC (GGAATG), SphI (AGTATG), SphII (AGCATG), and muscle-specific M-CAT (GGTATG) enhansons. We determined the optimal DNA-binding consensus sequence for TEF-1. Using a purified GST-TEF-1 fusion protein and a random pool of synthetic oligonucleotides, 31 independent clones were obtained after six rounds of binding site selection. DNA sequences analysis revealed that 16 clones contained direct repeats with a 3-bp spacer (DR3), and 15 clones contained a single binding site. The predominate consensus half-site was GGAATG (67%), and the other elements were of the form G(A)GA(T/C)ATG. The TEF-1 bound to the DR3 as a dimer in a cooperative manner. Cooperative binding was dependent on the spacing and orientation of the half-sites and was inhibited by deoxycholate treatment, providing evidence that protein-protein interactions were involved. The data suggest that TEF dimerization is important for its ability to modulate gene transcription.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».