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Enregistrement W1595129450 · doi:10.1126/science.1250217

Mapping the Cellular Response to Small Molecules Using Chemogenomic Fitness Signatures

2014· article· en· W1595129450 sur OpenAlexafffund
A. Y. Lee, Robert P. St.Onge, Michael Proctor, Iain M. Wallace, Aaron H. Nile, Paul A. Spagnuolo, Yulia Jitkova, Marcela Gronda, Yulin Wu, M. K. Kim, Kahlin Cheung-Ong, Nikko P. Torres, Eric D. Spear, Mitchell K. L. Han, Ulrich Schlecht, Sundari Suresh, Geoffrey Duby, Lawrence E. Heisler, Anuradha Surendra, Eula Fung, Malene L. Urbanus, Marinella Gebbia, Elena Lissina, Molly Miranda, Jennifer Chiang, Ana M. Aparicio, Mahel Zeghouf, Ronald W. Davis, Jacqueline Cherfils, Marc Boutry, C A Kaiser, Carolyn L. Cummins, William S. Trimble, Grant W. Brown, Aaron D. Schimmer, Vytas A. Bankaitis, Corey Nislow, Gary D. Bader, Guri Giaever

Notice bibliographique

RevueScience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of General Medical SciencesU.S. Public Health Service
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide characterization of the in vivo cellular response to perturbation is fundamental to understanding how cells survive stress. Identifying the proteins and pathways perturbed by small molecules affects biology and medicine by revealing the mechanisms of drug action. We used a yeast chemogenomics platform that quantifies the requirement for each gene for resistance to a compound in vivo to profile 3250 small molecules in a systematic and unbiased manner. We identified 317 compounds that specifically perturb the function of 121 genes and characterized the mechanism of specific compounds. Global analysis revealed that the cellular response to small molecules is limited and described by a network of 45 major chemogenomic signatures. Our results provide a resource for the discovery of functional interactions among genes, chemicals, and biological processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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