Boolean Model of Yeast Apoptosis as a Tool to Study Yeast and Human Apoptotic Regulations
Notice bibliographique
Résumé
Programmed cell death (PCD) is an essential cellular mechanism that is evolutionary conserved, mediated through various pathways and acts by integrating different stimuli. Many diseases such as neurodegenerative diseases and cancers are found to be caused by, or associated with, regulations in the cell death pathways. Yeast Saccharomyces cerevisiae, is a unicellular eukaryotic organism that shares with human cells components and pathways of the PCD and is therefore used as a model organism. Boolean modeling is becoming promising approach to capture qualitative behavior and describe essential properties of such complex networks. Here we present large literature-based and to our knowledge first Boolean model that combines pathways leading to apoptosis (a type of PCD) in yeast. Analysis of the yeast model confirmed experimental findings of anti-apoptotic role of Bir1p and pro-apoptotic role of Stm1p and revealed activation of the stress protein kinase Hog proposing the maximal level of activation upon heat stress. In addition we extended the yeast model and created an in silico humanized yeast in which human pro- and anti-apoptotic regulators Bcl-2 family and Valosin-contain protein (VCP) are included in the model. We showed that accumulation of Bax in silico humanized yeast shows apoptotic markers and that VCP is essential target of Akt Signaling. The presented Boolean model provides comprehensive description of yeast apoptosis network behavior. Extended model of humanized yeast gives new insights of how complex human disease like neurodegeneration can initially be tested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».