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Enregistrement W2092061398 · doi:10.1139/o05-055

Tilling the chromatin landscape: emerging methods for the discovery and profiling of protein–DNA interactions

2005· review· en· W2092061398 sur OpenAlexvenueno aff
Blanca Rodríguez, Tim H.‐M. Huang

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthOhio State University Comprehensive Cancer Center – Arthur G. James Cancer Hospital and Richard J. Solove Research InstituteOhio State University
Mots-clésChromatinChIP-on-chipChIP-sequencingChIA-PETChromatin immunoprecipitationComputational biologyBiologyHistoneDNACell biologyTranscription factorHistone-modifying enzymesChromatin remodelingGeneticsGeneGene expressionPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interactions between protein and DNA are essential for cellular function. The incremental process of developing global approaches to study chromatin began with the in vitro characterization of chromatin structural components and modifications of the versatile chromatin immunoprecipitation (ChIP) assay, capable of analyzing protein–DNA interactions in vivo. Among the emerging global approaches are ChIP cloning, ChIP display, differential chromatin scanning, ChIP–chip, DamID chromatin profiling, and chromatin array. These methods have been used to assess transcription-factor binding and (or) histone modification. This review describes these global methods and illustrates their potential in answering biological questions.Key words: ChIP, transcription factor binding, histone modification, ChIP display, differential chromatin scanning, ChIP-chip, DamID chromatin profiling, chromatin array.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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