Multiplexed massively parallel SELEX for characterization of human transcription factor binding specificities
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
The genetic code-the binding specificity of all transfer-RNAs--defines how protein primary structure is determined by DNA sequence. DNA also dictates when and where proteins are expressed, and this information is encoded in a pattern of specific sequence motifs that are recognized by transcription factors. However, the DNA-binding specificity is only known for a small fraction of the approximately 1400 human transcription factors (TFs). We describe here a high-throughput method for analyzing transcription factor binding specificity that is based on systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) and massively parallel sequencing. The method is optimized for analysis of large numbers of TFs in parallel through the use of affinity-tagged proteins, barcoded selection oligonucleotides, and multiplexed sequencing. Data are analyzed by a new bioinformatic platform that uses the hundreds of thousands of sequencing reads obtained to control the quality of the experiments and to generate binding motifs for the TFs. The described technology allows higher throughput and identification of much longer binding profiles than current microarray-based methods. In addition, as our method is based on proteins expressed in mammalian cells, it can also be used to characterize DNA-binding preferences of full-length proteins or proteins requiring post-translational modifications. We validate the method by determining binding specificities of 14 different classes of TFs and by confirming the specificities for NFATC1 and RFX3 using ChIP-seq. Our results reveal unexpected dimeric modes of binding for several factors that were thought to preferentially bind DNA as monomers.
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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 | 0,001 | 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 découle