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Enregistrement W2036201851 · doi:10.1101/gr.129213.111

Functional wiring of the yeast kinome revealed by global analysis of genetic network motifs

2012· article· en· W2036201851 sur OpenAlexafffund
Sara Sharifpoor, Dewald van Dyk, Michael Costanzo, Anastasia Baryshnikova, Helena Friesen, Alison C. Douglas, Ji-Young Youn, Benjamin VanderSluis, Chad L. Myers, Balázs Papp, Charles Boone, Brenda Andrews

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchMagyar Tudományos AkadémiaHungarian Scientific Research FundNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyKinomeComputational biologyGeneticsYeastEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combinatorial genetic perturbation strategy was applied to interrogate the yeast kinome on a genome-wide scale. We assessed the global effects of gene overexpression or gene deletion to map an integrated genetic interaction network of synthetic dosage lethal (SDL) and loss-of-function genetic interactions (GIs) for 92 kinases, producing a meta-network of 8700 GIs enriched for pathways known to be regulated by cognate kinases. Kinases most sensitive to dosage perturbations had constitutive cell cycle or cell polarity functions under standard growth conditions. Condition-specific screens confirmed that the spectrum of kinase dosage interactions can be expanded substantially in activating conditions. An integrated network composed of systematic SDL, negative and positive loss-of-function GIs, and literature-curated kinase-substrate interactions revealed kinase-dependent regulatory motifs predictive of novel gene-specific phenotypes. Our study provides a valuable resource to unravel novel functional relationships and pathways regulated by kinases and outlines a general strategy for deciphering mutant phenotypes from large-scale GI networks.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations75
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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