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Enregistrement W4409577498 · doi:10.1016/j.isci.2025.112472

Consecutive low-frequency shifts in A/T content denote nucleosome positions across microeukaryotes

2025· article· en· W4409577498 sur OpenAlexaff
Stephen J. Mondo, Guifen He, Aditi Sharma, Doina Ciobanu, Robert Riley, William Andreopoulos, Anna Lipzen, Alan Kuo, Kurt LaButti, Jasmyn Pangilinan, Asaf Salamov, Hugh Salamon, John M. Gladden, Jon Magnuson, M. Catherine Aime, Ronan C. O’Malley, Igor V. Grigoriev

Notice bibliographique

RevueiScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésContent (measure theory)NucleosomeChemistryNuclear magnetic resonancePhysicsMathematicsBiochemistryHistone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleosomes are the basic repeating unit, each spanning ≈150bp, that structures DNA in the nucleus and their positions have major consequences on gene activity. Here, through analyzing DNA signatures across 1117 microeukaryote genomes, we discovered ≈150bp shifts in A/T content associated with nucleosome organization. Often consecutively arrayed across the genome, A/T peaks were enriched surrounding transcriptional start sites in specific clades. Most nucleosomes (both in vitro and in vivo ) across eukaryotes aligned with A/T peaks, even in the presence of DNA modifications. Using artificial intelligence-based approaches, we describe DNA features associated with nucleosomes and construct a deep learning (DL) model for improved nucleosome occupancy prediction. Using this model, we found that ≈70% of "random" transfer DNA inserts from an in vivo fungal RB-TDNAseq library avoided DL predicted nucleosome-bound regions. This study reveals a eukaryote-wide strategy for generating cassettes of nucleosome-favorable DNAs that has a profound impact on nucleosome organization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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