In silico expression analysis to identify potentially functional plant cis-regulatory elements
Notice bibliographique
Résumé
Plants have developed sophisticated mechanisms to cope with environmental stresses. Alterations in the expression of specific stress-resistance and tolerance proteins are essential for the plant to adapt to a whole array of biotic and abiotic stresses. The expression of these proteins is mainly achieved by transcriptional gene activation, which is in turn largely controlled by the binding of transcription factors to cis-regulatory elements (CREs) in promoter regions. The goal of the present work was the development of bioinformatics methods for the identification of putatively functional stress-associated CREs in plants. A novel tool called in silico expression analysis was developed which correlates genome-wide promoter occurrences of a given sequence with microarray expression data stored in the PathoPlant database. The tool provides statistical values which serve to evaluate the probability of a sequence being associated to a given stress. Novel web tools were developed during the present study. An on-line version of the in silico expression analysis allows the identification of genes containing a user-submitted sequence within promoters. Information about the expression of such genes, together with statistical analysis are given to the user, thus allowing the evaluation of possible sequence functionality. Finally a new program was developed for the prediction of combinatorial CREs. The program searches for motif combinations in the Arabidopsis gene promoters and calculates the expression of genes containing such combinations within the promoters. The statistical significance of the calculated expression was used to identify putatively functional combinatorial elements. The results show that the novel developed bioinformatics tools serve to predict CREs associated to different biotic and abiotic stresses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».