Functional Dissection of <i>IME1</i> Transcription Using Quantitative Promoter–Reporter Screening
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional regulation is a key mechanism that controls the fate and response of cells to diverse signals. Therefore, the identification of the DNA-binding proteins, which mediate these signals, is a crucial step in elucidating how cell fate is regulated. In this report, we applied both bioinformatics and functional genomic approaches to scrutinize the unusually large promoter of the IME1 gene in budding yeast. Using a recently described fluorescent protein-based reporter screen, reporter-synthetic genetic array (R-SGA), we assessed the effect of viable deletion mutants on transcription of various IME1 promoter-reporter genes. We discovered potential transcription factors, many of which have no perfect consensus site within the IME1 promoter. Moreover, most of the cis-regulatory sequences with perfect homology to known transcription factor (TF) consensus were found to be nonfunctional in the R-SGA analysis. In addition, our results suggest that lack of conservation may not discriminate against a TF regulatory role at a specific promoter. We demonstrate that Sum1 and Sok2, which regulate IME1, bind to nonperfect consensuses within nonconserved regions in the sensu stricto Saccharomyces strains. Our analysis supports the view that although comparative analysis can provide a useful guide, functional assays are required for accurate identification of TF-binding site interactions in complex promoters.
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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 ».