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Enregistrement W2556063213 · doi:10.1101/gr.209643.116

Multiparameter functional diversity of human C2H2 zinc finger proteins

2016· article· en· W2556063213 sur OpenAlexafffund
Frank W. Schmitges, Ernest Radovani, Hamed S. Najafabadi, Marjan Barazandeh, Laura F. Campitelli, Yimeng Yin, Arttu Jolma, Guoqing Zhong, Hongbo Guo, Tharsan Kanagalingam, Wei Dai, Jussi Taipale, Andrew Emili, Jack Greenblatt, Timothy R. Hughes

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchVetenskapsrådet
Mots-clésBiologyZinc fingerDNA-binding proteinGeneticsComputational biologyDNADNA binding siteTranscription factorKrüppelProtein–DNA interactionGenePromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C2H2 zinc finger proteins represent the largest and most enigmatic class of human transcription factors. Their C2H2-ZF arrays are highly variable, indicating that most will have unique DNA binding motifs. However, most of the binding motifs have not been directly determined. In addition, little is known about whether or how these proteins regulate transcription. Most of the ∼700 human C2H2-ZF proteins also contain at least one KRAB, SCAN, BTB, or SET domain, suggesting that they may have common interacting partners and/or effector functions. Here, we report a multifaceted functional analysis of 131 human C2H2-ZF proteins, encompassing DNA binding sites, interacting proteins, and transcriptional response to genetic perturbation. We confirm the expected diversity in DNA binding motifs and genomic binding sites, and provide motif models for 78 previously uncharacterized C2H2-ZF proteins, most of which are unique. Surprisingly, the diversity in protein-protein interactions is nearly as high as diversity in DNA binding motifs: Most C2H2-ZF proteins interact with a unique spectrum of co-activators and co-repressors. Thus, multiparameter diversification likely underlies the evolutionary success of this large class of human proteins.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations222
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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