Discovery, optimization and validation of an optimal DNA-binding sequence for the Six1 homeodomain transcription factor
Notice bibliographique
Résumé
The Six1 transcription factor is a homeodomain protein involved in controlling gene expression during embryonic development. Six1 establishes gene expression profiles that enable skeletal myogenesis and nephrogenesis, among others. While several homeodomain factors have been extensively characterized with regards to their DNA-binding properties, relatively little is known of the properties of Six1. We have used the genomic binding profile of Six1 during the myogenic differentiation of myoblasts to obtain a better understanding of its preferences for recognizing certain DNA sequences. DNA sequence analyses on our genomic binding dataset, combined with biochemical characterization using binding assays, reveal that Six1 has a much broader DNA-binding sequence spectrum than had been previously determined. Moreover, using a position weight matrix optimization algorithm, we generated a highly sensitive and specific matrix that can be used to predict novel Six1-binding sites with highest accuracy. Furthermore, our results support the idea of a mode of DNA recognition by this factor where Six1 itself is sufficient for sequence discrimination, and where Six1 domains outside of its homeodomain contribute to binding site selection. Together, our results provide new light on the properties of this important transcription factor, and will enable more accurate modeling of Six1 function in bioinformatic studies.
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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 | 0,001 | 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 ».