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Enregistrement W4414493406 · doi:10.1093/database/baaf053

p53motifDB: integration of genomic information and tumour suppressor p53 binding motifs

2025· article· en· W4414493406 sur OpenAlexfundno aff
Gabriele Baniulyte, Sawyer M Hicks, Morgan A. Sammons

Notice bibliographique

RevueDatabase · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesUniversity at AlbanyNational Institutes of HealthCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésSuppressorChromatinGeneTranscription factorGenomeDNADNA binding siteHuman genomePromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tumour suppressor gene TP53 encodes the DNA binding transcription factor p53 and is one of the most mutated genes in human cancer. Tumour suppressor activity requires binding of p53 to its DNA response elements and subsequent transcriptional activation of a diverse set of target genes. Despite decades of close study, the logic underlying p53 interactions with its numerous potential genomic binding sites and target genes is not yet fully understood. Here, we present a database of DNA and chromatin-based information focused on putative p53 binding sites in the human genome to allow users to generate and test new hypotheses related to p53 activity in the genome. Users can query genomic locations based on experimentally observed p53 binding, regulatory element activity, genetic variation, evolutionary conservation, chromatin modification state, and chromatin structure. We present multiple use cases demonstrating the utility of this database for generating novel biological hypotheses, such as chromatin-based determinants of p53 binding and potential cell type-specific p53 activity. All database information is also available as a precompiled SQLite database for use in local analysis or as a Shiny web application. Database URL: https://p53motifDB.its.albany.edu.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,014

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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