Motif discovery algorithms incorporating nucleosome positioning information

• Main Author: Sayad-Rahim, Azin
• Other Authors: Mathieu Blanchette (Internal/Supervisor)
• Format: Others
• Language: en
• Published: McGill University 2010
• Subjects: Applied Sciences - Computer Science
• Online Access: http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=86682

Transcription factor binding sites are essential components of the machinery that controls gene expression. In the absence of experimental data, computational approaches are used to predict binding sites based on promoter DNA sequence. However transcription factor binding depends not just on sequence but also the packaging of the DNA molecule. Nucleosomes, as the smallest unit of DNA packaging, affect transcription factor binding by obstructing protein-DNA interactions. === We use an empirically-derived relationship between binding sites and nucleosome positioning to augment an existing computational approach to predicting transcription factor binding sites. We demonstrate that the inclusion of experimentally-derived nucleosome positioning data improves the prediction capabilities of the basic computational approach using a large dataset of experimentally confirmed transcription factor binding sites. === Les sites de liaison de facteurs de transcription sont des composants essentiels du méchanisme de contrôle de l'expression génique. En l'absence de données expérimentales, les approches informatiques sont utilisées pour prédire les sites de liaison basée sur la séquence d'ADN promoteur. Toutefois la liaison de facteurs de transcription dépend non seulement de la séquence mais également de l'emballage biologique de la molécule d'ADN. Les nucléosomes, en tant qu'unité d'emballage de base de l'ADN, ont un effet marqué sur le positionnement des sites de liaison de facteurs de transcription. === Nous dérivons une relation empirique entre les sites de liaison et le positionnement des nucléosomes pour améliorer un algorithme de prédiction de sites de liaison. Nous démontrons que l'inclusion de données de positionnement de nucléosome améliore la performance de l'algorithme de base en utilisant un ensemble de données de sites de liaison confirmé expérimentalement.