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Enregistrement W2150856587 · doi:10.1093/bioinformatics/bth057

Cluster Analyzer for Transcription Sites (CATS): a C++-based program for identifying clustered transcription factor binding sites

2004· article· en· W2150856587 sur OpenAlexaff
Han Yu, Andrew S. Yoo, Iva Greenwald

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensD-Wave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésTranscription factorDNA binding siteConsensus sequenceBiologyComputational biologyTranscription (linguistics)GenomeBinding siteCATSDNAGeneticsDNA sequencingGenePromoterComputer scienceBase sequenceGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: We have developed a program, Cluster Analyzer for Transcription Sites (CATS), which identifies clusters of transcription factor binding sites in any genome sequence. The program searches for clusters of the consensus sequence for DNA binding within a window (length of DNA). The window size and the cluster size (number of consensus sequences within a given window) can be varied. CATS can be used for single or multiple transcription factors for which consensus sequences have been deduced based on biochemical and mutational analysis, or by comparative genomics. The use of CATS for clusters of different transcription factor binding sites may facilitate the identification of genes that are co-regulated in a cell type-specific or developmental stage-specific manner. CATS is simple to install and use on computers running any Windows NT-platforms. AVAILABILITY: http://www.healthsciences.columbia.edu/dept/greenwaldlab/links.html

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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