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Enregistrement W2335253323 · doi:10.2316/journal.210.2010.1.210-1013

AN INTEGRATED BIOINFORMATICS APPROACH TO THE DISCOVERY OF CIS -REGULATORY ELEMENTS INVOLVED IN PLANT GRAVITROPIC SIGNAL TRANSDUCTION

2010· article· en· W2335253323 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoyu Liang, Kaiyu Shen, Jens Lichtenberg, Sarah E. Wyatt, Lonnie R. Welch

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computational Bioscience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignal transductionSIGNAL (programming language)Computational biologyBiologyPlant growthBioinformaticsCell biologyComputer scienceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gravity is a common stimulus affecting plant growth and development, from seed germination to positioning of flowers for pollination and seeds for dispersal.Classic models of plant gravitropism have revolved around biophysical perception of the gravity stimulus and the effects of plant growth regulators on the growth response.Transcriptional regulation of the gravitropic mechanism has been largely ignored.The aim of this experiment is to identify putative regulatory functional elements, including transcription factor binding sites and cis -regulatory modules involved in gravitropic signal transduction.In this article, we detailed a strategy to identify putative cis -regulatory elements by analyzing gene expression data from microarray experiments.Genes involved in the gravitropic perceptionresponse pathway were identified based on their changes in expression level after gravity stimulation.Genes were clustered according to their expression patterns (transcriptional regulation profiles), and gene promoter were analyzed using genomics regulatory analysis software to identify candidate cis -regulatory elements and cis -regulatory modules.Analysis of the microarray data indicated that 154 genes were involved in the gravitropic response.The genes were grouped into 9 clusters based on expression profile similarities.An analysis of the promoters of the 154 genes resulted in the identification of 32 putative regulatory elements and 55 putative regulatory modules.Some of the elements are associated with individual clusters and other elements are associated with multiple clusters, potentially indicating elements involved in specific and in general gravitropic response processes, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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