SEQSIM: A novel bioinformatics tool for comparisons of promoter regions—a case study of calcium binding protein spermatid associated 1 (CABS1)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding transcriptional regulation requires an in-depth analysis of promoter regions, which house vital cis-regulatory elements such as core promoters, enhancers, and silencers. Despite the significance of these regions, genome-wide characterization remains a challenge due to data complexity and computational constraints. Traditional bioinformatics tools like Clustal Omega face limitations in handling extensive datasets, impeding comprehensive analysis. To bridge this gap, we developed SEQSIM, a sequence comparison tool leveraging an optimized Needleman-Wunsch algorithm for high-speed comparisons. SEQSIM can analyze complete human promoter datasets in under an hour, overcoming prior computational barriers. RESULTS: Applying SEQSIM, we conducted a case study on CABS1, a gene associated with spermatogenesis and stress response but lacking well-defined functions. Our genome-wide promoter analysis revealed 41 distinct homology clusters, with CABS1 residing within a cluster that includes promoters of genes such as VWCE, SPOCK1, and TMX2. These associations suggest potential co-regulatory networks. Additionally, our findings unveiled conserved promoter motifs and long-range regulatory sequences, including LINE-1 transposable element fragments shared by CABS1 and nearby genes, implying evolutionary conservation and regulatory significance. CONCLUSIONS: These results provide insight into potential gene regulation mechanisms, enhancing our understanding of transcriptional control and suggesting new pathways for functional exploration. Future studies incorporating SEQSIM could elucidate co-regulatory networks and chromatin interactions that impact gene expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».