کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8646350 | 1570094 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Recognition of long-range enhancer-promoter interactions by adding genomic signatures of segmented regulatory regions
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص تعاملات تقویت کننده و پروموتور طولانی با اضافه کردن امضای ژنومی مناطق تنظیم شده تقسیم شده است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
chromatin interaction analysis by paired-end tag sequencingChIA-PETReduced representation bisulfite sequencingRRBSChIP-SeqGEOFAIRE-seqRPKMHMMHMSTFsEPIAUROCenhancer RNA - RNA تقویت کنندهTSSs - TSS هاeRNA - ارناNucleosome occupancy - اشباع هسته ایEpigenetic - اپی ژنتیکTAD - بلهcap analysis of gene expression - تجزیه و تحلیل چگالی بیان ژنHistone modifications - تغییرات هیستونchromatin immunoprecipitation sequencing - توالی آمپول اکسایش کروماتینformaldehyde-assisted isolation of regulatory elements - جداسازی فرمالدئید از عناصر نظارتیRandom forest - جنگلهای تصادفی یا جنگلهای تصمیم تصادفیtranscription start sites - رونویسی سایت های شروعTranscription factors - عوامل رونویسیfluorescence in situ hybridization - فلورسانس در هیبریداسیون در محلcage - قفسFish - ماهیarea under the receiver operating characteristic curve - محدوده تحت منحنی مشخصه عملکرد گیرندهHidden Markov model - مدل پنهان مارکوف Gene Expression Omnibus - ژن بیان Omnibus
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
ژنتیک
چکیده انگلیسی
Enhancer-promoter interaction (EPI) is an important cis-regulatory mechanism in the regulation of tissue-specific gene expression. However, it still has limitation to precisely identity these interactions so far. In this paper, using diverse genomic features for various regulatory regions, we presented a computational approach to predict EPIs with improved accuracies. Meanwhile, we comprehensively studied more potential regulatory factors that are important to EPIs prediction, such as nucleosome occupancy, enhancer RNA; and found the cell line-specificity and region-specificity of the contributions of diverse regulatory signatures. By adding genomic signatures of segmented regulatory regions, our best accuracies of cross-validation test were about 11%-16% higher than the previous results, indicating the location-specificity of genomic signatures in a regulatory region for predicting EPIs. Additionally, more training samples and related features can provide reliable performances in new cell lines. Consequently, our study provided additional insights into the roles of diverse signature features for predicting long-range EPIs.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Genomics - Volume 109, Issues 5â6, October 2017, Pages 341-352
Journal: Genomics - Volume 109, Issues 5â6, October 2017, Pages 341-352
نویسندگان
Zhen-Xing Feng, Qian-Zhong Li,