Notice bibliographique
Résumé
DNase I footprinting was developed by Galas and Schmitz in 1978 as a method to study the sequence-specific binding of proteins to DNA ( 1 ). In this technique a suitable uniquely end-labeled DNA fragment is allowed to interact with a given DNA-binding protein and then the complex is partially digested with DNase I. The bound protein protects the region of the DNA with which it interacts from attack by the DNase. Subsequent molecular weight analysis of the degraded DNA by electrophoresis and auto-radiography identifies the region of protection as a gap in the otherwise continuous background of digestion products (for examples, see Fig. 1 ). The technique can be used to determine the site of interaction of most sequence-specific DNA-binding proteins but has been most extensively applied to the study of transcription factors. Since the DNase I molecule is relatively large compared to other footprinting agents, its attack on the DNA is more readily prevented by steric hindrance. Thus DNase I footprinting is the most likely of all the footprinting techniques to detect a specific DNA-protein interaction. This is clearly demonstrated by our studies on the transcription factor xUBF ( see Fig. 1 B ). The xUBF interaction with the Xenopus ribosomal DNA enhancer can be easily detected by DNase I footprinting but has not yet been detected by other footprinting techniques. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,032 |
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 ».