SEQSIM – A novel bioinformatics tool for comparisons of upstream gene regions – a case study of calcium binding protein spermatid associated 1 (CABS1)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The regulation of gene expression is carefully overseen by upstream gene regions (UGRs) which include promoters, enhancers, and other regulatory elements. Understanding these regions is difficult using standard bioinformatic approaches due to the scale of the human genome. Here we present SEQSIM, a novel bioinformatics tool based on a modified Needleman-Wunsch algorithm that allows for fast, comprehensive, and accurate comparison of UGRs across the human genome. In this study, we detailed the applicability and validity of SEQSIM through an extensive case study of the calcium binding protein spermatid-associated 1 (CABS1). By analyzing 2000 base pairs upstream of every human gene, SEQSIM identified distinct clusters of UGRs, revealing conserved motifs and suggesting potential regulatory interactions. Our analysis identified 41 clusters, the second largest of which contains the CABS1 UGR. Studying the other members of the CABS1 cluster could offer new insights into its regulatory mechanisms and suggest broader implications for genes involved in similar pathways or functions. The development and implementation of SEQSIM represents a significant step forward for the genomics field, providing a powerful new tool to dissect the complexity of the human genome and gain a better understanding of how gene expression is regulated. The study not only shows that SEQSIM is an effective means to identify potential regulatory elements and gene clusters, but also opens up new lines of inquiry to understand overall genomic architecture.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».