A General Modeling Strategy for Gene Regulatory Networks with Stochastic Dynamics
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A stochastic genetic toggle switch model that consists of two identical, mutually repressive genes is built using the Gillespie algorithm with time delays as an example of a simple stochastic gene regulatory network. The stochastic kinetics of this model is investigated, and it is found that the delays for the protein productions can highly weaken the global fluctuations for the expressions of the two genes, making the two mutually repressive genes coexist for a long time. Starting from this model, we propose a practical modeling strategy for more complex gene regulatory networks. Unlike previous applications of the Gillespie algorithm to simulate specific genetic networks dynamics, this modeling strategy is proposed for an ensemble approach to study the dynamical properties of these networks. The model allows any combination of gene expression products, forming complex multimers, and each one of the multimers is assigned to a randomly chosen gene promoter site as an activator or inhibitor. In addition, each gene, although it has only one promoter site, can have multiple regulatory sites and distinct rates of translation and transcription. Also, different genes have different time delays for transcription and translation and all reaction constant rates are initially randomly chosen from a range of values. Therefore, the general strategy here proposed may be used to simulate real genetic networks.
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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) | 0,000 | 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