Yeast Features: Identifying Significant Features Shared Among Yeast Proteins for Functional Genomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background High throughput yeast functional genomics experiments are revealing associations among tens to hundreds of genes using numerous experimental conditions. To fully understand how the identified genes might be involved in the observed system, it is essential to consider the widest range of biological annotation possible. Biologists often start their search by collating the annotation provided for each protein within databases such as the Saccharomyces Genome Database, manually comparing them for similar features, and empirically assessing their significance. Such tasks can be automated, and more precise calculations of the significance can be determined using established probability measures. Results We developed Yeast Features, an intuitive online tool to help establish the significance of finding a diverse set of shared features among a collection of yeast proteins. A total of 18,786 features from the Saccharomyces Genome Database are considered, including annotation based on the Gene Ontology’s molecular function, biological process and cellular compartment, as well as conserved domains, protein-protein and genetic interactions, complexes, metabolic pathways, phenotypes and publications. The significance of shared features is estimated using a hypergeometric probability, but novel options exist to improve the significance by adding background knowledge of the experimental system. For instance, increased statistical significance is achieved in gene deletion experiments because interactions with essential genes will never be observed. We further demonstrate the utility by suggesting the functional roles of the indirect targets of an aminoglycoside with a known mechanism of action, and also the targets of an herbal extract with a previously unknown mode of action. The identification of shared functional features may also be used to propose novel roles for proteins of unknown function, including a role in protein synthesis for YKL075C. Conclusions Yeast Features (YF) is an easy to use web-based application (http://software.dumontierlab.com/yeastfeatures/) which can identify and prioritize features that are shared among a set of yeast proteins. This approach is shown to be valuable in the analysis of complex data sets, in which the extracted associations revealed significant functional relationships among the gene products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».