Prediction of Cell Type Specific Transcription Factor Binding Site Occupancy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We propose a. machine learning approach to predict the particular cell type where a given transcription factor can bind a DNA sequence. The learning models are trained on the DNA sequences provided from the publicly available ChIPseq experiments of the ENCODE project for 52 transcription factors across the GM12878, K562, HeLa, H1-hESC and HepG2 cell lines. Three different feature extraction methods are used based on k-mer representations, counts of known motifs, and a new model called the skip gram model, which has become very popular in the analysis of text. The logistic regression with ℓ1 penalty is used for the classification task. We find that predictors based on known motifs counts detect cell-type specific signatures better than a previously published method, with mean AUC improvement of 0.18 and can be used to identify t he interaction of transcription factors. Remarkably, the skip gram approach, which can be used without of any prior knowledge about transcription factor binding sit es, performs almost as well as the motif-based method. Overall, our family of predictors will be useful to both better predict cell-type specific TF occupancy and understand the mechanisms underlying this phenomenon.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle