MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2000165838 · doi:10.1186/1471-2105-9-373

Increasing the efficiency of bacterial transcription simulations: When to exclude the genome without loss of accuracy

2008· article· en· W2000165838 sur OpenAlexafffund
Marco AJ Iafolla, Guang Qiang Dong, David R. McMillen

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComputational biologyDNA microarrayGenomeComputer scienceGeneticsBiologyBioinformaticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Simulating the major molecular events inside an Escherichia coli cell can lead to a very large number of reactions that compose its overall behaviour. Not only should the model be accurate, but it is imperative for the experimenter to create an efficient model to obtain the results in a timely fashion. Here, we show that for many parameter regimes, the effect of the host cell genome on the transcription of a gene from a plasmid-borne promoter is negligible, allowing one to simulate the system more efficiently by removing the computational load associated with representing the presence of the rest of the genome. The key parameter is the on-rate of RNAP binding to the promoter (k_on), and we compare the total number of transcripts produced from a plasmid vector generated as a function of this rate constant, for two versions of our gene expression model, one incorporating the host cell genome and one excluding it. By sweeping parameters, we identify the k_on range for which the difference between the genome and no-genome models drops below 5%, over a wide range of doubling times, mRNA degradation rates, plasmid copy numbers, and gene lengths. RESULTS: We assess the effect of the simulating the presence of the genome over a four-dimensional parameter space, considering: 24 min<or=bacterial doubling time<or=100 min; 10<or=plasmid copy number<or=1000; 2 min<or=mRNA half-life<or=14 min; and 10 bp<or=gene length<or=10000 bp. A simple MATLAB user interface generates an interpolated k_on threshold for any point in this range; this rate can be compared to the ones used in other transcription studies to assess the need for including the genome. CONCLUSION: Exclusion of the genome is shown to yield less than 5% difference in transcript numbers over wide ranges of values, and computational speed is improved by two to 24 times by excluding explicit representation of the genome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC BioinformaticsMême sujetBacterial Genetics and BiotechnologyTravaux en français237 207