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Enregistrement W1963682547 · doi:10.1186/gm404

A yeast phenomic model for the gene interaction network modulating CFTR-ΔF508 protein biogenesis

2012· article· en· W1963682547 sur OpenAlexaff
Raymond J. Louie, Jingyu Guo, John Rodgers, Rick White, Najaf A. Shah, Silvère Pagant, Peter Kim, Michael Livstone, Kara Dolinski, Brett A. McKinney, Jeong S. Hong, Eric J. Sorscher, Jennifer Bryan, Elizabeth A. Miller, John L. Hartman

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésΔF508Cystic fibrosis transmembrane conductance regulatorBiogenesisBiologyGeneticsGeneCystic fibrosisCell biologyMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The overall influence of gene interaction in human disease is unknown. In cystic fibrosis (CF) a single allele of the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR-[increment]F508) accounts for most of the disease. In cell models, CFTR-[increment]F508 exhibits defective protein biogenesis and degradation rather than proper trafficking to the plasma membrane where CFTR normally functions. Numerous genes function in the biogenesis of CFTR and influence the fate of CFTR-[increment]F508. However it is not known whether genetic variation in such genes contributes to disease severity in patients. Nor is there an easy way to study how numerous gene interactions involving CFTR-[increment]F would manifest phenotypically. METHODS: To gain insight into the function and evolutionary conservation of a gene interaction network that regulates biogenesis of a misfolded ABC-transporter, we employed yeast genetics to develop a "phenomic" model, in which the CFTR-[increment]F508-equivalent residue of a yeast homolog is mutated (Yor1-[increment]F670), and where the genome is scanned quantitatively for interaction. We first confirmed that Yor1-[increment]F undergoes protein misfolding and has reduced half-life, analogous to CFTR-[increment]F. Gene interaction was then assessed quantitatively by growth curves for all ~5000 double mutants, based on alteration in the dose response to growth inhibition by oligomycin, a toxin extruded from the cell at the plasma membrane by Yor1. RESULTS: From a comparative genomic perspective, yeast gene interaction influencing Yor1-[increment]F biogenesis was representative of human homologs previously found to modulate processing of CFTR-[increment]F in mammalian cells. Additional evolutionarily conserved pathways were implicated by the study, and a [increment]F-specific pro-biogenesis function of the recently discovered ER Membrane Complex (EMC) was evident from the yeast screen. This novel function was validated biochemically by siRNA of an EMC ortholog in a human cell line expressing CFTR-[increment]F508. The precision and accuracy of quantitative high throughput cell array phenotyping (Q-HTCP), which captures tens of thousands of growth curves simultaneously, provided powerful resolution to measure gene interaction on a phenomic scale, based on discrete cell proliferation parameters. CONCLUSION: We propose phenomic analysis of Yor1-[increment]F as a model for investigating gene interaction networks that can modulate cystic fibrosis disease severity. Although the clinical relevance of the Yor1-[increment]F gene interaction network for cystic fibrosis remains to be defined, the model appears to be informative with respect to human cell models of CFTR-[increment]F. Moreover, the general strategy of yeast phenomics can be employed in a systematic manner to model gene interaction for other diseases relating to pathologies that result from protein misfolding or potentially any disease involving evolutionarily conserved genetic pathways.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations91
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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