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Cis-regulatory Sequences02:02

Cis-regulatory Sequences

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Cis-regulatory sequences are short fragments of non-coding DNA that are present on the same chromosomes as the genes that they regulate. These fragments serve as binding sites for transcriptional regulators, proteins that are responsible for controlling gene transcription and differential gene expression across cell types in eukaryotes. Cis-regulatory sequences can be close to the gene of interest or thousands of bases away in the DNA sequence; however, those sequences that are further away are...
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Cis-regulatory Sequences02:02

Cis-regulatory Sequences

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Cooperative Binding of Transcription Regulators02:13

Cooperative Binding of Transcription Regulators

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Transcriptional regulators bind to specific cis-regulatory sequences in the DNA to regulate gene transcription. These cis-regulatory sequences are very short, usually less than ten nucleotide pairs in length. The short length means that there is a high probability of the exact same sequence randomly occurring throughout the genome.  Since regulators can also bind to groups of similar sequences, this further increases the chances of random binding. Transcriptional regulators form...
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作物ゲノムにおけるシス調節エレメント予測のための深層学習ベースモデルDbert2_LR

Huan Liu1, Faxu Guo2, Longyu Huang3

  • 1Institute of Agricultural Information, Chinese Academy of Agricultural Sciences / Key Laboratory of Agricultural Big Data, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100081, China; National Nanfan Research Institute, Chinese Academy of Agriculture Science (CAAS), Sanya 572024, China; National Agriculture Science Data Center, Beijing 100081, China.

Genomics
|January 16, 2026
PubMed
まとめ

我々は、複雑な植物ゲノムにおけるシス調節エレメント（CRE）を特定するための深層学習ツールであるDbert2_LRを開発しました。これは、作物改良のための遺伝子発現の理解に役立ちます。

キーワード:
シス調節エレメント深層学習解釈可能性予測システム

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科学分野:

  • ゲノミクス
  • バイオインフォマティクス
  • 計算生物学

背景:

  • シス調節エレメント（CRE）は遺伝子発現を制御し、農芸形質に不可欠です。
  • 綿のような大きくて反復的な作物ゲノムにおけるCREの特定は困難です。

研究 の 目的:

  • 作物ゲノムにおけるCREを特定するための高精度深層学習フレームワークを開発すること。
  • 複雑な植物ゲノムの機能的アノテーションを改善すること。

主な方法:

  • DNABERT-2とRNNおよびLSTMネットワークを統合したハイブリッド深層学習モデルであるDbert2_LRを開発しました。
  • CRE分類のために、モデルをシロイヌナズナと陸綿に適用しました。
  • モデルの解釈可能性のために、インシリコ突然変異誘発（ISM）を実施しました。

主要な成果:

  • Dbert2_LRは、プロモーター、エンハンサー、および非調節配列の分類において高い精度を達成しました。
  • マクロ平均F1スコア0.890（シロイヌナズナ）および0.637（綿）でベンチマークモデルを上回りました。
  • ISM分析は、予測を既知の転写因子結合モチーフにリンクさせることで、生物学的解釈可能性を確認しました。

結論:

  • Dbert2_LRは、作物ゲノムの機能的アノテーションのための強力なツールです。
  • 本研究は、作物形質の改善のためのCREベースの分子育種設計を促進します。