Cell Type Specific DNA Signatures of Transcription Factor Binding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transcription factors (TFs) bind to different parts of the genome in different types of cells. These differences may be due to alterations in the DNA-binding preferences of a TF itself, or mechanisms such as chromatin accessibility, steric hindrance, or competitive binding, that result in a DNA “signature” of differential binding. We propose a method called SigTFB (Signatures of TF Binding), based on deep learning, to detect and quantify cell type specificity in a TF’s DNA-binding signature. We conduct a wide scale investigation of 194 distinct TFs across various cell types. We demonstrate the existence of cell type specificity in approximately 30% of the TFs. We stratify our analysis by different antibodies for the same TF, to rule out the possibility of certain technical artifacts, yet we find that cell type specificity estimates are largely consistent when the same TF is assayed with different antibodies. To further explain the biology behind a TF’s cell type specificity, or lack thereof, we conduct a wide scale motif enrichment analysis of all TFs in question. We show that the presence of alternate motifs correlates with a higher degree of cell type specificity in TFs, such as ATF7, while finding consistent motifs throughout is usually associated with the absence of cell type specificity in a TF, such as CTCF. In particular, we observe that several important TFs show distinct DNA binding signatures in different cancer cell types, which may point to important differences in modes of action. Moreover, we find that motif enrichment sometimes correlates with gene expression in TFs with higher cell type specificity. Our comprehensive investigation provides a basis for further study of the mechanisms behind differences in TF-DNA binding in different cell types.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».