Quantifying <i>E. coli</i> Proteome and Transcriptome with Single-Molecule Sensitivity in Single Cells

2010· article· en· 2 109 citations· W2053460598 sur OpenAlex· 10.1126/science.1188308

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,013

Tête enseignante GPT0,231

Écart entre enseignants: 0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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

Résumé

Protein and messenger RNA (mRNA) copy numbers vary from cell to cell in isogenic bacterial populations. However, these molecules often exist in low copy numbers and are difficult to detect in single cells. We carried out quantitative system-wide analyses of protein and mRNA expression in individual cells with single-molecule sensitivity using a newly constructed yellow fluorescent protein fusion library for Escherichia coli. We found that almost all protein number distributions can be described by the gamma distribution with two fitting parameters which, at low expression levels, have clear physical interpretations as the transcription rate and protein burst size. At high expression levels, the distributions are dominated by extrinsic noise. We found that a single cell's protein and mRNA copy numbers for any given gene are uncorrelated.

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La notice

Revue: Science
Thématique: Gene Regulatory Network Analysis
Domaine: Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens: University of Toronto
Organismes subventionnaires: Canadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clés: Messenger RNABiologyEscherichia coliTranscriptomeProteomeSingle-cell analysisTranscription (linguistics)Fusion proteinGene expressionMolecular biologyRNACellGeneUncorrelatedCell biologyGenetics
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2053460598