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Enregistrement W2149973207 · doi:10.1677/joe-08-0526

Genome-wide identification of DNA–protein interactions using chromatin immunoprecipitation coupled with flow cell sequencing

2009· review· en· W2149973207 sur OpenAlexafffund
Brad G. Hoffman, Steven J.M. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésChromatin immunoprecipitationChromatinImmunoprecipitationChIP-sequencingTranscription factorChIP-on-chipBiologyComputational biologyHistoneGenomeChIA-PETIdentification (biology)DNAFunction (biology)DNA sequencingGeneGeneticsGene expressionChromatin remodelingPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transcriptional networks underlying mammalian cell development and function are largely unknown. The recently described use of flow cell sequencing devices in combination with chromatin immunoprecipitation (ChIP-seq) stands to revolutionize the identification of DNA-protein interactions. As such, ChIP-seq is rapidly becoming the method of choice for the genome-wide localization of histone modifications and transcription factor binding sites. As further studies are performed, the information generated by ChIP-seq is expected to allow the development of a framework for networks describing the transcriptional regulation of cellular development and function. However, to date, this technology has been applied only to a small number of cell types, and even fewer tissues, suggesting a huge potential for novel discovery in this field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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