Regulation of gene expression: probing DNA–protein interactions<i>in vivo</i>and<i>in vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
Tremendous efforts have been put together over the last several years to complete the entire sequencing of the human genome. As we enter the proteomic era, when the major aim is understanding which gene encodes which protein, the time has also come to identify their precise function inside the astonishing signaling network required to accomplish all cellular functions. Understanding when, why and how a gene is expressed has now become a necessity toward identifying all the regulatory pathways that mediate cellular processes such as differentiation, migration, replication, DNA repair and apoptosis. Regulation of gene transcription is a process that is primarily under the influence of nuclear-located transcription factors. Consequently, identifying which protein activates or represses a specific gene is a prerequisite for understanding cell fate and function. The current state of, and recent advances in, transcriptional regulation approaches are reviewed here, with special emphasis on new technologies required when probing for DNA-protein interactions. This review explores different strategies aimed at identifying both the regulatory sequences of any given gene and the trans-acting regulatory factors that recognize these elements as their target sites in the nucleus. Ongoing developments in the fields of nanotechnology, RNA silencing and protein modeling toward the investigation of DNA-protein interactions and their relevance in the battle against cancer are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».