Analysis of the Drosophila and human DPR elements reveals a distinct human variant whose specificity can be enhanced by machine learning.
Analysis of the Drosophila and human DPR elements reveals a distinct human variant whose specificity can be enhanced by machine learning.
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DOI：
10.1101/gad.350572.123
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发表时间：
2023-05-01
影响因子：
10.5
通讯作者：
Kadonaga, James T.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ngoc, Long Vo;Rhyne, Torrey E.;Kadonaga, James T.
在这项研究中，Vo ngoc等人使用机器学习比较了人类和果蝇的下游核心启动子（DPR）区域，这是核心启动子内参与转录起始的DNA基序。他们鉴定了对物种特异性转录因子具有特异性的合成DPR变体，并讨论了其合成变体建模策略在DNA序列元件功能注释中的意义。RNA聚合酶II核心启动子是导致转录起始的信号会聚的位点。在这里，我们通过使用机器学习对果蝇和人类的下游核心启动子区（DPR）进行了比较分析。这些研究揭示了DPR的独特的人类特异性版本，并导致使用机器学习模型来鉴定合成的极端DPR基序，其对人类转录因子相对于果蝇因子具有特异性，反之亦然。更一般地，机器学习模型可以类似地用于设计具有定制功能特性的合成DNA元件。
In this study, Vo ngoc et al. used machine learning to compare the downstream core promoter (DPR) region, a DNA motif within the core promoter involved in transcription initiation, in humans and Drosophila. They identify synthetic DPR variants with specificity for species-specific transcription factors and discuss implications of their synthetic variant modeling strategy in the functional annotation of DNA sequence elements. The RNA polymerase II core promoter is the site of convergence of the signals that lead to the initiation of transcription. Here, we performed a comparative analysis of the downstream core promoter region (DPR) in Drosophila and humans by using machine learning. These studies revealed a distinct human-specific version of the DPR and led to the use of machine learning models for the identification of synthetic extreme DPR motifs with specificity for human transcription factors relative to Drosophila factors and vice versa. More generally, machine learning models could similarly be used to design synthetic DNA elements with customized functional properties.
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影响因子：
64.8
作者：
Vo Ngoc L;Huang CY;Cassidy CJ;Medrano C;Kadonaga JT
通讯作者：
Kadonaga JT
影响因子：
64.5
作者：
BIGGIN, MD;TJIAN, R
通讯作者：
TJIAN, R
影响因子：
10.5
作者：
SOELLER, WC;POOLE, SJ;KORNBERG, T
通讯作者：
KORNBERG, T
影响因子：
10.5
作者：
Butler, JEF;Kadonaga, JT
通讯作者：
Kadonaga, JT
影响因子：
10.5
作者：
Lim, CY;Santoso, B;Kadonaga, JT
通讯作者：
Kadonaga, JT