MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W277453423 · doi:10.1007/978-1-60327-015-1_3

DNase I Footprinting

2009· article· en· W277453423 sur OpenAlexaff
Benoît Leblanc, Tom Moss

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootprintingDNA footprintingDNADeoxyribonuclease ICleavage (geology)ChemistryMolecular biologyDNA-binding proteinBiologyBiochemistryGeneBase sequenceTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association of proteins with the DNA double helix can interfere with the accessibility of the latter to nucleases. This is particularly true when using bulky nucleases such as DNAse I. The DNAse I footprinting method was developed to make use of this phenomenon in the study of DNA-protein interactions; it consists in comparing the pattern of fragments produced by the partial digestion of DNA in the absence of a protein to that produced by partial digestion of DNA in the presence of a protein. Normally, when the two sets of fragments are separated side by side on a gel, the fragments produced in the presence of the protein will feature blank regions (indicating protection) and/or enhanced cleavage sites (indicating increased availability). This technique can furthermore reveal if multiple sites for a DNA-binding protein are present on a same fragment, and allow the comparison of their respective affinities.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,362 · 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
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

Citations63
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMethods in molecular biologyMême sujetDNA and Nucleic Acid ChemistryTravaux en français237 207