Modeling the Transcriptional Regulatory Network That Controls the Early Hypoxic Response in Candida albicans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We determined the changes in transcriptional profiles that occur in the first hour following the transfer of Candida albicans to hypoxic growth conditions. The impressive speed of this response is not compatible with current models of fungal adaptation to hypoxia that depend on the depletion of sterol and heme. Functional analysis using Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) identified the Sit4 phosphatase, Ccr4 mRNA deacetylase, and Sko1 transcription factor (TF) as potential regulators of the early hypoxic response. Cells mutated in these and other regulators exhibit a delay in their transcriptional responses to hypoxia. Promoter occupancy data for 29 TFs were combined with the transcriptional profiles of 3,111 in vivo target genes in a Network Component Analysis (NCA) to produce a model of the dynamic and highly interconnected TF network that controls this process. With data from the TF network obtained from a variety of sources, we generated an edge and node model that was capable of separating many of the hypoxia-upregulated and -downregulated genes. Upregulated genes are centered on Tye7, Upc2, and Mrr1, which are associated with many of the gene promoters that exhibit the strongest activations. The connectivity of the model illustrates the high redundancy of this response system and the challenges that lie in determining the individual contributions of specific TFs. Finally, treating cells with an inhibitor of the oxidative phosphorylation chain mimics most of the early hypoxic profile, which suggests that this response may be initiated by a drop in ATP production.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle