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Enregistrement W2013767993 · doi:10.1134/s0026893313040110

Identification of Saccharomyces cerevisiae genes leading to synthetic lethality of prion [PSI +] with SUP45 mutations

2013· article· en· W2013767993 sur OpenAlexfundno aff
Andrew G. Matveenko, O. M. Zemlyanko, Galina A. Zhouravleva

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesRussian Foundation for Basic ResearchPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésSynthetic lethalityGeneticsGeneSaccharomyces cerevisiaeBiologyMutationPhenotypeMissense mutationLethalityNonsense mutationDNA repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously, we proposed a test system allowing to perform search for genes that influence the properties of the Sup35 and Sup45 protein. This test is based on the phenomenon of lethality of diploids that combine mutations in SUP45 gene with [PSI+] prion. Lethality of this combination depends on the type of sup45 mutation, and the properties of the prion. [PSI+] variant, which is a strong suppressor ([PSI+]s), showing synthetic lethality with all the nonsense mutations and some missense sup45 mutations in the heterozygote state. The presence of extra copies of a gene under test that affects the phenotypic manifestation of prion [PSI+] or translation termination factors properties, leads to the increase or decrease in diploid lethality. Gene library screening using this test system allowed us to establish the effect of ten fragments of genomic DNA of yeast on synthetic lethality. Deletion analysis of these regions has led to the identification of the HLJ1 and TEF2 genes, as affecting Sup35 protein prionization and/or the efficiency of translation termination.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,267 · 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'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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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