From motif to function: Inferring the functions of long zinc finger proteins through combinatorial selection
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT C2H2 zinc finger proteins (ZFPs) comprise of the largest group of DNA-binding proteins in human genome, and many of them contain long, tandem array of fingers, making the motif discovery, prediction of in vivo cis -regulatory elements (CREs), and understanding their functions particularly challenging. Previous work established that due to the dependent recognition between sub-motifs, the simple, additive recognition model impedes motif discovery and compromises our understanding about how ZFPs work. This work uses ZFP3, a 13-finger long ZFP with no known function, as case example to address the reverse question---given the full-length motif learned through in vitro experiments, like Spec-seq and HT-SELEX, how to reliably identify its in vivo cis-regulatory elements (CREs) and further predict this gene’s functions. Through sorting of all possible sites within the ChIP-seq peaks with similar predicted binding energy into groups and comparing the aggregate ChIP-seq signals between groups, it is evident that either its full-length or individual sub-motif alone fails to correctly identify all high-affinity specific sites without false-positives, thus it is necessary to revise current algorithm, and use both the core and upstream motifs as separate components to improve the prediction accuracy. Furthermore, significant number of regulatory elements of ZFP3 are found to be proximal to genes associated with microtubules organization and ciliogenesis, which coincides with the fact that ZFP3 is specifically upregulated in multiple ciliated cells. At last, local chromatin accessibility and active chromatin marks like H3K27ac are found to positively associate with the differential binding of ZFP3 between tested cell lines. Overall, this work establishes a novel “From motif to function” strategy for long ZFPs, and the data analysis workflows are implemented through R package TFCookbook for reuse onto other ZFPs.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».