High‐precision mapping of the protein interaction network for the human transcription machinery reveals a novel class of cellular regulatory factors
Notice bibliographique
Résumé
We performed a survey of soluble human protein complexes containing components of the transcription and RNA processing machineries using protein affinity purification coupled to mass spectrometry. Many identified interaction partners were targeted in reciprocal tagging experiments in order to confirm some interactions and to enrich the dataset. High‐confidence interactions were selected computationally using an algorithm that we developed and trained using machine learning to minimize the rate of both false‐positives and false‐negatives. The data produced with 100 affinity tagged proteins was used to (1) build a high‐definition map of interactions that connect components of the transcription and RNA processing machineries in human cells; (2) show that transcription and RNA processing factors from the soluble cellular fraction are associated with proteins that specifically regulate the formation (e.g. assembly, localization and/or stability) of protein complexes; and, (3) assign a putative function to a number of previously‐uncharacterized proteins on a ‘‘guilt by association’’ basis. A number of previously‐uncharacterized proteins that we further characterized functionally and biochemically define a novel class of regulatory factors that target RNA polymerase II and other transcription factors prior and/or after the transcription reaction on chromatin DNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».