Identification of conserved regulatory elements by comparative genome analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For genes that have been successfully delineated within the human genome sequence, most regulatory sequences remain to be elucidated. The annotation and interpretation process requires additional data resources and significant improvements in computational methods for the detection of regulatory regions. One approach of growing popularity is based on the preferential conservation of functional sequences over the course of evolution by selective pressure, termed 'phylogenetic footprinting'. Mutations are more likely to be disruptive if they appear in functional sites, resulting in a measurable difference in evolution rates between functional and non-functional genomic segments. RESULTS: We have devised a flexible suite of methods for the identification and visualization of conserved transcription-factor-binding sites. The system reports those putative transcription-factor-binding sites that are both situated in conserved regions and located as pairs of sites in equivalent positions in alignments between two orthologous sequences. An underlying collection of metazoan transcription-factor-binding profiles was assembled to facilitate the study. This approach results in a significant improvement in the detection of transcription-factor-binding sites because of an increased signal-to-noise ratio, as demonstrated with two sets of promoter sequences. The method is implemented as a graphical web application, ConSite, which is at the disposal of the scientific community at http://www.phylofoot.org/. CONCLUSIONS: Phylogenetic footprinting dramatically improves the predictive selectivity of bioinformatic approaches to the analysis of promoter sequences. ConSite delivers unparalleled performance using a novel database of high-quality binding models for metazoan transcription factors. With a dynamic interface, this bioinformatics tool provides broad access to promoter analysis with phylogenetic footprinting.
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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