Promoter Identification in Daphnia Populations Revealed by Transcription Start Site Profiling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
abstract: Regulation of transcription initiation is a critical factor in the emergence of diverse biological phenotypes, including the development of multiple cell types from a single genotype, the ability of organisms to respond to environmental cues, and the rise of heritable diseases. Transcription initiation is regulated in large part by promoter regions of DNA. The identification and characterization of cis-regulatory regions, and understanding how these sequences differ across species, is a question of interest in evolution. To address this topic, I used the model organism Daphnia pulex, a well-characterized microcrustacean with an annotated genome sequence and selected a distribution of well-defined populations geographically located throughout the Midwestern US, Oregon, and Canada. Using isolated total RNA from adult, female Daphnia originating from the selected populations as well as a related taxon, Daphnia pulicaria (200,000 years diverged from D. pulex), I identified an average of over 14,000 (n=14,471) promoter regions using a novel transcription start site (TSS) profiling method, STRIPE-seq. Through the identification of sequence architecture, promoter class, conservation, and transcription start region (TSR) width, of cis-regulatory regions across the aforementioned Daphnia populations, I constructed a system for the study of promoter evolution, enabling a robust interpretation of promoter evolution in the context of the population-genetic environment. The methodology presented, coupled with the generated dataset, provides a foundation for the study of the evolution of promoters across both species and populations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle