Genome-wide computational prediction of transcriptional regulatory modules reveals new insights into human gene expression
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The identification of regulatory regions is one of the most important and challenging problems toward the functional annotation of the human genome. In higher eukaryotes, transcription-factor (TF) binding sites are often organized in clusters called cis-regulatory modules (CRM). While the prediction of individual TF-binding sites is a notoriously difficult problem, CRM prediction has proven to be somewhat more reliable. Starting from a set of predicted binding sites for more than 200 TF families documented in Transfac, we describe an algorithm relying on the principle that CRMs generally contain several phylogenetically conserved binding sites for a few different TFs. The method allows the prediction of more than 118,000 CRMs within the human genome. A subset of these is shown to be bound in vivo by TFs using ChIP-chip. Their analysis reveals, among other things, that CRM density varies widely across the genome, with CRM-rich regions often being located near genes encoding transcription factors involved in development. Predicted CRMs show a surprising enrichment near the 3' end of genes and in regions far from genes. We document the tendency for certain TFs to bind modules located in specific regions with respect to their target genes and identify TFs likely to be involved in tissue-specific regulation. The set of predicted CRMs, which is made available as a public database called PReMod (http://genomequebec.mcgill.ca/PReMod), will help analyze regulatory mechanisms in specific biological systems.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle