AN INTEGRATED BIOINFORMATICS APPROACH TO THE DISCOVERY OF CIS -REGULATORY ELEMENTS INVOLVED IN PLANT GRAVITROPIC SIGNAL TRANSDUCTION
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».