Inter-chromosomal contacts demarcate genome topology along a spatial gradient
Notice bibliographique
Résumé
Non-homologous chromosomal contacts (NHCCs) between different chromosomes participate considerably in gene and genome regulation. Due to analytical challenges, NHCCs are currently considered as singular, stochastic events, and their extent and fundamental principles across cell types remain controversial. We develop a supervised and unsupervised learning algorithm, termed Signature, to call NHCCs in Hi-C datasets to advance our understanding of genome topology. Signature reveals 40,282 NHCCs and their properties across 62 Hi-C datasets of 53 diploid human cell types. Genomic regions of NHCCs are gene-dense, highly expressed, and harbor genes for cell-specific and sex-specific functions. Extensive inter-telomeric and inter-centromeric clustering occurs across cell types [Rabl’s configuration] and 61 NHCCs are consistently found at the nuclear speckles. These constitutive ‘anchor loci’ facilitate an axis of genome activity whilst cell-type-specific NHCCs act in discrete hubs. Our results suggest that non-random chromosome positioning is supported by constitutive NHCCs that shape genome topology along an off-centered spatial gradient of genome activity. The authors develop a supervised and unsupervised learning algorithm Signature. Machine learning and network model analysis of Hi-C datasets across 62 2n genomes suggest that inter-chromosomal contacts demarcate genome topology along a spatial gradient of genome activity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».