Structure-based learning to predict and model protein–DNA interactions and transcription-factor co-operativity in <i>cis</i>-regulatory elements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Transcription factor (TF) binding is a key component of genomic regulation. There are numerous high-throughput experimental methods to characterize TF-DNA binding specificities. Their application, however, is both laborious and expensive, which makes profiling all TFs challenging. For instance, the binding preferences of ∼25% human TFs remain unknown; they neither have been determined experimentally nor inferred computationally. We introduce a structure-based learning approach to predict the binding preferences of TFs and the automated modelling of TF regulatory complexes. We show the advantage of using our approach over the classical nearest-neighbor prediction in the limits of remote homology. Starting from a TF sequence or structure, we predict binding preferences in the form of motifs that are then used to scan a DNA sequence for occurrences. The best matches are either profiled with a binding score or collected for their subsequent modeling into a higher-order regulatory complex with DNA. Co-operativity is modelled by: (i) the co-localization of TFs and (ii) the structural modeling of protein-protein interactions between TFs and with co-factors. We have applied our approach to automatically model the interferon-β enhanceosome and the pioneering complexes of OCT4, SOX2 (or SOX11) and KLF4 with a nucleosome, which are compared with the experimentally known structures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle