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Enregistrement W2341397474 · doi:10.1038/ncomms11222

A SAM oligomerization domain shapes the genomic binding landscape of the LEAFY transcription factor

2016· article· en· W2341397474 sur OpenAlexaff
Camille Sayou, Max Nanao, Marc Jamin, David Posé, Emmanuel Thévenon, Laura Grégoire, Gabrielle Tichtinsky, Grégoire Denay, Felix Ott, Marta Peirats‐Llobet, Markus Schmid, Renaud Dumas, François Parcy

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFrench Infrastructure for Integrated Structural BiologyCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la RechercheDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésLeafyTranscription factorDomain (mathematical analysis)Computational biologyTranscription (linguistics)GeneticsBiologyCell biologyGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deciphering the mechanisms directing transcription factors (TFs) to specific genome regions is essential to understand and predict transcriptional regulation. TFs recognize short DNA motifs primarily through their DNA-binding domain. Some TFs also possess an oligomerization domain suspected to potentiate DNA binding but for which the genome-wide influence remains poorly understood. Here we focus on the LEAFY transcription factor, a master regulator of flower development in angiosperms. We have determined the crystal structure of its conserved amino-terminal domain, revealing an unanticipated Sterile Alpha Motif oligomerization domain. We show that this domain is essential to LEAFY floral function. Moreover, combined biochemical and genome-wide assays suggest that oligomerization is required for LEAFY to access regions with low-affinity binding sites or closed chromatin. This finding shows that domains that do not directly contact DNA can nevertheless have a profound impact on the DNA binding landscape of a TF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations113
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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