Regulatory link mapping between organisms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of gene regulatory networks is useful in understanding gene regulation in any organism. Some regulatory network information has already been determined experimentally for model organisms, but much less has been identified for non-model organisms, and the limited amount of gene expression data available for non-model organisms makes inference of regulatory networks difficult. RESULTS: This paper proposes a method to determine the regulatory links that can be mapped from a model to a non-model organism. Mapping a regulatory network involves mapping the transcription factors and target genes from one genome to another. In the proposed method, Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) and InterProScan are used to map the transcription factors, whereas BLAST along with transcription factor binding site motifs and the GALF-P tool are used to map the target genes. Experiments are performed to map the regulatory network data of S. cerevisiae to A. thaliana and analyze the results. Since limited information is available about gene regulatory network links, gene expression data is used to analyze results. A set of rules are defined on the gene expression experiments to identify the predicted regulatory links that are well supported. CONCLUSIONS: Combining transcription factors mapped using BLAST and subfamily classification, together with target genes mapped using BLAST and binding site motifs, produced the best regulatory link predictions. More than two-thirds of these predicted regulatory links that were analyzed using gene expression data have been verified as correctly mapped regulatory links in the target genome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».