Gene expression models based on transcription factor binding events confer insight into functional <i>cis</i> -regulatory variants
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Deciphering the functional roles of cis-regulatory variants is a critical challenge in genome analysis and interpretation. It has been hypothesized that altered transcription factor (TF) binding events are a central mechanism by which cis-regulatory variants impact gene expression levels. However, we lack a computational framework to understand and quantify such mechanistic contributions. RESULTS: We present TF2Exp, a gene-based framework to predict the impact of altered TF-binding events on gene expression levels. Using data from lymphoblastoid cell lines, TF2Exp models were applied successfully to predict the expression levels of 3196 genes. Alterations within DNase I hypersensitive, CTCF-bound and tissue-specific TF-bound regions were the greatest contributing features to the models. TF2Exp models performed as well as models based on common variants, both in cross-validation and external validation. Combining TF alteration and common variant features can further improve model performance. Unlike variant-based models, TF2Exp models have the unique advantage to evaluate the functional impact of variants in linkage disequilibrium and uncommon variants. We find that adding TF-binding events altered only by uncommon variants could increase the number of predictable genes (R2 > 0.05). Taken together, TF2Exp represents a key step towards interpreting the functional roles of cis-regulatory variants in the human genome. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The code and model training results are publicly available at https://github.com/wqshi/TF2Exp. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».